【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及数据分析，尤其涉及一种产品零售方法及系统。
技术介绍
1、在当代的零售业环境中，企业面临着前所未有的竞争压力，这主要源于全球化市场的拓展、电子商务的兴起、以及消费者偏好的快速变化。在这样的背景下，能否精确地预测产品需求并高效地调整库存水平，成为了决定企业运营成功与否的关键要素。这不仅关系到企业的成本控制，还直接影响到客户服务质量和市场响应速度，进而影响到企业的盈利能力与市场竞争力。
2、传统库存管理方法大多依赖于管理人员的经验判断和历史销售数据的简单分析。这些方法在过去可能足够应对较为稳定的市场需求，但在当前这个信息爆炸、消费者行为多变的时代，它们显得力不从心。主要问题在于：
3、缺乏动态性：传统方法难以实时反映市场动态，比如突然的流行趋势、季节性变化、或是突发事件对消费行为的影响；
4、忽视外部因素：仅依据内部销售数据做决策，忽略了社交媒体、经济指标、天气变化等外部环境因素对需求的潜在影响，导致预测准确性大打折扣；
5、高成本低效率：依赖人工判断和反应滞后可能导致过度库存或缺货，前者增加存储成本和资金占用，后者则可能丧失销售机会，两者都直接削减了企业的利润空间；
6、鉴于此，开发并应用融合历史销售数据与外部环境因素的先进预测模型，对于现代零售商来说变得至关重要。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种产品零售方法及系统，用以解决现有技术中库存量大多依赖于管理人员的经验判断和历史销售数据的简单分析，导致需求
2、第一方面，本申请提供了一种产品零售方法，包括：
3、a10，获取产品销售的历史数据，作为输入数据；所述历史数据包括产品历史销售记录的时间序列数据及外部数据源；所述外部数据源包括社交媒体情绪分析数据；
4、a20，对所述输入数据进行预处理，得到预处理数据；所述预处理包括数据清洗、标准化处理，处理缺失值和异常值；
5、a30，基于所述预处理数据，构造时间序列特征、周期性特征；
6、a40，将所述时间序列特征、所述周期性特征分别通过自回归积分滑动平均模型处理，处理后融合并输入预构建的双模态预测模型，生成需求预测结果，以动态调整库存；其中，所述双模态预测模型包括需求预测模块与库存优化模块。
7、可选地，所述需求预测模块基于时间序列分析的深度学习模型构建；所述库存优化基于强化学习模型构建；
8、所述需求预测模块，用于将所述输入数据输入预构建的时间序列分析的深度学习模型，生成需求预测结果；
9、所述库存优化模块，用于基于所述需求预测结果，结合实时市场反馈信息，通过强化学习模型，动态调整库存。
10、可选地，生成需求预测结果，其方法为：
11、a42，将融合后的特征作为第一特征，输入所述时间序列分析的深度学习模型，得到需求预测结果：
12、a421，通过所述时间序列分析的深度学习模型中第i隐藏层的权重矩阵对所述第i特征进行加权，加权后与所述第i隐藏层的偏置项相加；通过所述第i隐藏层的激活函数对相加后的特征进行激活处理，得到第i+1特征；
13、a422，循环执行a421，直至到设定的网络层数，则将第i+1特征输出，作为需求预测结果。
14、可选地，所述强化学习模型获取最优策略的方法为：
15、定义零售环境的状态空间s，包括库存水平、历史销售数据、外部影响因素；初始化初始策略π；设定一个介于0和1之间的折现因子γ；
16、根据当前策略π选取一个动作at,执行动作at后,获取新的状态st+1.和即时奖励rt；
17、将所述rt.和t时刻的折现因子相乘并累加，基于累加后的结果更新策略π，进而得到最优策略。
18、可选地，将所述rt.和t时刻的折现因子相乘并累加，基于累加后的结果更新策略π，进而得到最优策略，其方法为：
19、
20、其中，π*表示最优策略，τ表示一条轨迹，由状态、动作序列和对应奖励组成，γ∈[0,1)，表示折现因子，rt表示奖励。
21、可选地，若所述强化学习模型采用q-learning方法进行更新q函数，则更新方法为：
22、获取在t+1时刻的状态st+1采取下一个可能的动作a′后预期累积奖励的最大总价值，作为第一q值；将所述第一q值与所述折现因子相乘，作为第二q值；
23、获取t时刻的奖励rt，将所述rt与所述第二q值相加，并与第三q值做差，得到第四q值；所述第三q值为在t时刻的状态st采取动作a后预期累积奖励的总价值；
24、通过预设的学习率对所述第四q值相乘，得到第五q值；
25、将所述第五q值与所述第三q值相加，基于相加的值更新t+1时刻的q值。
26、第二方面，本申请实施例提供了一种产品零售管理系统，该系统包括：
27、数据获取模块，配置为获取产品销售的历史数据，作为输入数据；所述历史数据包括产品历史销售记录的时间序列数据及外部数据源；所述外部数据源包括社交媒体情绪分析数据；
28、预处理模块，配置为对所述输入数据进行预处理，得到预处理数据；所述预处理包括数据清洗、标准化处理，处理缺失值和异常值；
29、特征构造模块，配置为基于所述预处理数据，构造时间序列特征、周期性特征；
30、预测调整模块，配置为将所述时间序列特征、所述周期性特征分别通过自回归积分滑动平均模型处理，处理后融合并输入预构建的双模态预测模型，生成需求预测结果，以动态调整库存；其中，所述双模态预测模型包括需求预测模块与库存优化模块。
31、第三方面，本申请实施例提供了一种计算设备，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如上述第一方面所述的产品零售方法。
32、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算程序被计算机执行时，实现如上述第一方面所述的产品零售方法。
33、本申请方法的有益效果包括：
34、本专利技术提高了需求量预测精度，并提升了库存调整的实时性与准确性。
35、1)本专利技术通过深度学习模型能够捕捉复杂的时间序列模式及外部因素影响，提高需求预测的准确性；
36、2)本专利技术通过强化学习模型使库存策略能快速适应市场变化，减少库存积压和缺货风险，提高运营效率；
37、3)本专利技术综合考虑库存成本与销售收益，实现利润最大化，并减少人力干预，提升决策速度与响应市场变化的能力，增强企业竞争力。
38、本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
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1.一种产品零售方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的产品零售方法，其特征在于，所述需求预测模块基于时间序列分析的深度学习模型构建；所述库存优化基于强化学习模型构建；
3.根据权利要求2所述的产品零售方法，其特征在于，生成需求预测结果，其方法为：
4.根据权利要求2所述的产品零售方法，其特征在于，所述强化学习模型获取最优策略的方法为：
5.根据权利要求4所述的产品零售方法，其特征在于，将所述rt和t时刻的折现因子相乘并累加，基于累加后的结果更新策略π，进而得到最优策略，其方法为：
6.根据权利要求5所述的产品零售方法，其特征在于，若所述强化学习模型采用Q-learning方法进行更新Q函数，则更新方法为：
7.一种产品零售管理系统，其特征在于，该系统包括：
8.一种计算设备，其特征在于，包括处理组件以及存储组件；所述存储组件存储一个或多个计算机指令；所述一个或多个计算机指令用以被所述处理组件调用执行，实现如权利要求1～6任一项所述的产品零售方法。
9.一种计算机存储介
...【技术特征摘要】
1.一种产品零售方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的产品零售方法，其特征在于，所述需求预测模块基于时间序列分析的深度学习模型构建；所述库存优化基于强化学习模型构建；
3.根据权利要求2所述的产品零售方法，其特征在于，生成需求预测结果，其方法为：
4.根据权利要求2所述的产品零售方法，其特征在于，所述强化学习模型获取最优策略的方法为：
5.根据权利要求4所述的产品零售方法，其特征在于，将所述rt和t时刻的折现因子相乘并累加，基于累加后的结果更新策略π，进而得到最优策略，其方法为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：文建平，陈欣，韩昱，
申请(专利权)人：北京奥维云网大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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