一种适用于业务数据的AI智能分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种适用于业务数据的AI智能分析方法及系统，包括：获取历史节点集，获取初始产品类型集，基于历史节点集及目标产品类型集获取多个产品节点集，基于产品节点集获取多个区域数值集，实时获取监测时间，获取预测时间及验证时间，当监测时间到达预测时间后，基于多个区域数值集获取预测数值集，基于初始数值集获取初始数值集，基于预测数值集及初始数值集确认出调入数值节点集及调出数值节点集，基于调度指令及初始化产品系统获取已调度产品系统，将已调度产品系统确认为目标产品系统。本发明专利技术可提高对业务数据进行智能分析的灵活性和高效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据科学与大数据处理领域，尤其涉及一种适用于业务数据的ai智能分析方法及系统。

技术介绍

1、由于电商产业的发展，大量产品相关的数据需要进行分析，以便于提前实现对于产品的调度。在当今数字化时代，海量的业务数据蕴含着丰富的信息和潜在价值。例如电商平台积累了海量的商品销售数据和供应链信息，通过对这些数据进行深度分析，可以实现精准营销、库存优化及需求预测。同时，智能分析还能预测商品需求，优化库存管理，降低运营成本，从而为企业创造更大的商业价值。

2、目前，电商行业在业务数据分析中多采用传统的统计分析和简单的机器学习模型。这些方法虽然能够提供一定的数据支持，但存在明显的局限性。例如，传统方法分析效率低下且容易遗漏重要信息，同时，传统方法缺乏实时性和动态调整能力，难以适应电商行业快速变化的业务环境，导致分析结果的时效性和准确性不足，无法满足行业对精准决策的需求。

3、虽然传统方法能够基本实现对业务数据的智能分析，但灵活性较差。为了实现对于产品在调度时数据的智能分析，本专利技术结合历史数据和实时监测数据提供一种高效、精准的智能分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种适用于业务数据的AI智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的AI智能分析方法，其特征在于，所述基于历史节点集及初始产品类型集获取目标产品类型集，包括：

3.如权利要求2所述的AI智能分析方法，其特征在于，所述基于历史节点集及目标产品类型集获取多个产品节点集，包括：

4.如权利要求3所述的AI智能分析方法，其特征在于，所述基于多个区域数值集获取预测数值集，包括：

5.如权利要求4所述的AI智能分析方法，其特征在于，所述基于预测数值集及初始数值集确认出调入数值节点集及调出数值节点集，包括：p>

6.如权利...

【技术特征摘要】

1.一种适用于业务数据的ai智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的ai智能分析方法，其特征在于，所述基于历史节点集及初始产品类型集获取目标产品类型集，包括：

3.如权利要求2所述的ai智能分析方法，其特征在于，所述基于历史节点集及目标产品类型集获取多个产品节点集，包括：

4.如权利要求3所述的ai智能分析方法，其特征在于，所述基于多个区域数值集获取预测数值集，包括：

5.如权利要求4所述的ai智能分析方法，其特征在于，所述基于预测数值集及初始数值集确认出调入数值节点集及调出数值节点集，包括：

6.如权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈挚，李磊，郭曦泓，吴玮波，金博文，
申请(专利权)人：湖北信通通信有限公司，
类型：发明
国别省市：