本说明书实施例提供一种交互式建模预测产品指标的方法，提供交互式模型构建管理系统，读取样本数据进行结构转换成预设同一数据结构存储，提高了数据兼容性，提供输入特征处理组件，按照用户选择的过滤条件对各属性的特征进行过滤，减少了不相关特征的干涉提高了准确率，得到过滤后的输入特征属性，提供输出特征处理组件，对待构建模型的输出特征进行降维，手动降维灵活通过页面操作即可建模提升了便利性，得到降维后输出特征属性，按照过滤后的输入特征属性、降维后输出特征属性分别读取样本数据，构建产品预测模型并利用过滤后的输入特征、降维后输出特征训练产品预测模型，获取当前产品数据，利用模型按照降维后的特征属性预测产品的指标。性预测产品的指标。性预测产品的指标。
【技术实现步骤摘要】
一种交互式建模预测产品指标的方法、装置和电子设备
[0001]本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种交互式建模预测产品指标的方法、装置和电子设备。
技术介绍
[0002]目前，传统行业逐渐引入智能化的管理系统来辅助管理供应链，，它具有直观的用户界面，可以导入销售系统中的数据，也可以将订单信息导回ERP系统。还有些系统，借助机器学习技术实现从端到端的供应链管理，对产品的指标进行预测。
[0003]然而，目前的系统使用时较为复杂，需要了解建模算法，预测准确率也有待提高。
技术实现思路
[0004]本说明书实施例提供一种交互式建模预测产品指标的方法、装置和电子设备，用以简化建模过程，提高预测准确率。
[0005]本说明书实施例提供一种交互式建模预测产品指标的方法，包括：
[0006]提供交互式模型构建管理系统，利用嵌入于系统中的数据结构转换器读取样本数据并将所述样本数据进行结构转换成预设同一数据结构，并存储于的数据模板中；
[0007]在模型构建管理系统中提供输入特征处理组件，按照用户选择的过滤条件对各属性的特征进行过滤，得到过滤后的输入特征属性；
[0008]在模型构建管理系统中提供输出特征处理组件，对待构建模型的输出特征进行降维，得到降维后输出特征属性；
[0009]按照所述过滤后的输入特征属性、降维后输出特征属性分别读取数据模板中的样本数据，转换得到过滤后的输入特征、降维后输出特征；
[0010]构建产品预测模型并利用所述过滤后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型；
[0011]获取当前产品数据，利用所述产品预测模型按照降维后的特征属性预测所述产品的指标。
[0012]可选地，还包括：
[0013]利用基于时间的外样本跟步验证产品预测模型的有效性并进行修正。
[0014]可选地，所述产品预测模型包括基于全量产品的产品预测模型和基于定制产品的产品预测模型。
[0015]可选地，所述输入特征处理组件还用于对数据模板中的样本数据进行特征分群，计算群的中心参数，计算各特征到群中心的距离，并排序供用户进行选择。
[0016]可选地，所述构建产品预测模型并利用所述分类后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型，包括：
[0017]选取多个降维后输出特征作为预测目标，构建多目标的产品预测模型。
[0018]可选地，还包括：对样本数据进行分分类；
[0019]所述构建产品预测模型并利用所述分类后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型，包括：
[0020]基于各类样本数据分别单独构建产品预测模型。
[0021]可选地，所述输入特征处理组件还用于计算并显示特征的自相关系数、偏相关系数，供用户对输入特征进行选择。
[0022]可选地，所述过滤条件为多重过滤条件。
[0023]本说明书实施例还提供一种交互式建模预测产品指标的装置，包括：
[0024]系统搭建模块，提供交互式模型构建管理系统；
[0025]转换模块，利用嵌入于系统中的数据结构转换器读取样本数据并将所述样本数据进行结构转换成预设同一数据结构，并存储于的数据模板中；
[0026]特征处理模块，在模型构建管理系统中提供输入特征处理组件，按照用户选择的过滤条件对各属性的特征进行过滤，得到过滤后的输入特征属性；
[0027]特征处理模块，还用于在模型构建管理系统中提供输出特征处理组件，对待构建模型的输出特征进行降维，得到降维后输出特征属性；
[0028]建模模块，按照所述过滤后的输入特征属性、降维后输出特征属性分别读取数据模板中的样本数据，转换得到过滤后的输入特征、降维后输出特征；
[0029]构建产品预测模型并利用所述过滤后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型；
[0030]预测模块，获取当前产品数据，利用所述产品预测模型按照降维后的特征属性预测所述产品的指标。
[0031]可选地，所述建模模块，还用于：
[0032]利用基于时间的外样本跟步验证产品预测模型的有效性并进行修正。
[0033]可选地，所述产品预测模型包括基于全量产品的产品预测模型和基于定制产品的产品预测模型。
[0034]可选地，所述输入特征处理组件还用于对数据模板中的样本数据进行特征分群，计算群的中心参数，计算各特征到群中心的距离，并排序供用户进行选择。
[0035]可选地，所述构建产品预测模型并利用所述分类后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型，包括：
[0036]选取多个降维后输出特征作为预测目标，构建多目标的产品预测模型。
[0037]可选地，还包括：对样本数据进行分分类；
[0038]所述构建产品预测模型并利用所述分类后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型，包括：
[0039]基于各类样本数据分别单独构建产品预测模型。
[0040]可选地，所述输入特征处理组件还用于计算并显示特征的自相关系数、偏相关系数，供用户对输入特征进行选择。
[0041]可选地，所述过滤条件为多重过滤条件。
[0042]本说明书实施例还提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：
[0043]处理器；以及，
[0044]存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行
上述任一项方法。
[0045]本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项方法。
[0046]本说明书实施例提供的各种技术方案通过提供交互式模型构建管理系统，读取样本数据进行结构转换成预设同一数据结构存储，提高了数据兼容性，提供输入特征处理组件，按照用户选择的过滤条件对各属性的特征进行过滤，减少了不相关特征的干涉提高了准确率，得到过滤后的输入特征属性，提供输出特征处理组件，对待构建模型的输出特征进行降维，手动降维灵活通过页面操作即可建模提升了便利性，得到降维后输出特征属性，按照过滤后的输入特征属性、降维后输出特征属性分别读取样本数据，构建产品预测模型并利用过滤后的输入特征、降维后输出特征训练产品预测模型，获取当前产品数据，利用模型按照降维后的特征属性预测产品的指标。
附图说明
[0047]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0048]图1为本说明书实施例提供的一种交互式建模预测产品指标的方法的原理示意图；
[0049]图2为本说明书实施例提供的一种交互式建模预测产品指标的装置的结构示意图；
[0050]图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
[0051]图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交互式建模预测产品指标的方法，其特征在于，包括：提供交互式模型构建管理系统，利用嵌入于系统中的数据结构转换器读取样本数据并将所述样本数据进行结构转换成预设同一数据结构，并存储于的数据模板中；在模型构建管理系统中提供输入特征处理组件，按照用户选择的过滤条件对各属性的特征进行过滤，得到过滤后的输入特征属性；在模型构建管理系统中提供输出特征处理组件，对待构建模型的输出特征进行降维，得到降维后输出特征属性；按照所述过滤后的输入特征属性、降维后输出特征属性分别读取数据模板中的样本数据，转换得到过滤后的输入特征、降维后输出特征；构建产品预测模型并利用所述过滤后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型；获取当前产品数据，利用所述产品预测模型按照降维后的特征属性预测所述产品的指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：利用基于时间的外样本跟步验证产品预测模型的有效性并进行修正。3.根据权利要求1
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2中任一项所述的方法，其特征在于，所述产品预测模型包括基于全量产品的产品预测模型和基于定制产品的产品预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入特征处理组件还用于对数据模板中的样本数据进行特征分群，计算群的中心参数，计算各特征到群中心的距离，并排序供用户进行选择。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建产品预测模型并利用所述分类后的输入特征、降维后输出特征训练所述产品预测模型，包括：选取多个降维后输出特征作为预测目标，构建多目标的产品预测模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对样本数据进行分分类；所述构建产品预测模...
【专利技术属性】
技术研发人员：祁云峰，李盛刚，宋碧莲，
申请(专利权)人：上海画龙信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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