【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及数据处理领域，具体涉及一种产品销售数据预测方法、设备和介质。
技术介绍
1、目前，现有的订单量、销售额的预测为针对某一应用场景，例如具有较多的历史销售数据的老店应用场景或具有较少的历史销售数据的新店应用场景，通过对历史销售数据进行学习，来实现行订单量、销售额等销售数据的预测。由于产品销售数据预测仅是基于某一应用场景的历史销售数据，无法适配各类情况发生，不够灵活。
2、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
技术实现思路
1、本公开提供了一种产品销售数据预测的方法、设备和介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种产品销售数据预测方法，包括：获取第一预设历史时间内的针对预设交易类型产品的历史销售相关数据，历史销售相关数据包括第一历史实际销售数据及其相应的第一历史时间信息数据和历史活动信息数据，第一历史实际销售数据包括订单量和销售额中的至少一者；将第一历史实际销售数据及其相应的第一历史时间信息数据，以及未来时间信息数据输入针对预设交易类型产品的销售预测模型，以获得销售预测模型所输出的未来时间信息数据相应的未来初始预测销售数据；基于第一历史实际销售数据及其相应的历史活动信息数据，确定历史活动系数，历史活动系数用于表征实施历史活动对第一历史实际销售数据的影响程度
3、根据本公开的另一方面，提供了一种产品销售数据预测装置，包括：第一模块，被配置为获取第一预设历史时间内的针对预设类别产品的历史销售相关数据，历史销售相关数据包括第一历史实际销售数据及其相应的第一历史时间信息数据和历史活动信息数据，第一历史实际销售数据包括订单量和销售额中的至少一者；第二模块，被配置为第一历史实际销售数据及其相应的第一历史时间信息数据，以及将未来时间信息数据输入针对预设类别产品的销售预测模型，以获得销售预测模型所输出的未来时间信息数据相应的未来初始预测销售数据；第三模块，被配置为基于第一历史实际销售数据和相应的历史活动信息数据，确定历史活动系数，历史活动系数用于表征实施历史活动对第一历史实际销售数据的影响程度；以及第四模块，被配置为基于未来初始预测销售数据和历史活动系数确定预设类别产品的目标预测销售数据。
4、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述产品销售数据预测方法。
5、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行上述用于产品销售数据预测方法。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现上述产品销售数据预测方法。
7、根据本公开的一个或多个实施例，将产品销售数据预测分为与时间特征相关的基础销售数据预测和与活动相关的活动系数预测，其中，基础销售数据预测能够适配各类情况(例如历史活动、新增加的活动、突发事件等)发生，活动系数预测能够根据具体情况灵活预测，从而基于活动系数和基础销售预测数据能够获得受各类情况影响后的预测销售数据。另外，将历史销售数据划分为多个类别，针对不同类别使用相应的销售预测模型进行预测，从而能够实现多类别的预估。由此，能够提升产品销售数据预测的灵活性。
8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种产品销售数据预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一历史实际销售数据基于历史某一天真实的销售数据，或者由所述销售预测模型预测得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述销售预测模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，每隔第一预设时长，基于所述预设时长内的销售相关数据对所述销售预测模型进行更新训练。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述销售预测模型的输入还包括：历史的天气信息数据和/或店铺信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述天气信息数据至少用于指示是否下雨，所述天气信息数据的获取步骤包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间信息数据包括以下各项中的至少一项：
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述历史活动系数包括至少一个目标活动相应的历史活动系数，
11.根据权利要求10所述的方法，其中，将与
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述活动系数预测模型的训练过程还包括：
13.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，还包括：
14.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，将历史时间信息数据输入针对所述预设类别产品的多个不同的销售预测模型，以分别获得多个所述销售预测模型所输出的多个未来初始预测销售数据；
15.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，还包括：
16.根据权利要求15所述的方法，其中，
17.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述第一历史实际销售数据具有时间标签，所述时间标签至少用于指示所述第一历史实际销售数据中某一子销售数据对应一天中的第几个小时，
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述时间标签还用于指示所述第一历史实际销售数据对应实际周几和修正周几、以及所述第一历史实际销售数据对应的节假日信息。
19.根据权利要求1所述的方法，其中，获取第一预设历史时间内的针对预设类别产品的历史销售相关数据包括：
20.根据权利要求19所述的方法，其中，基于历史销售相关数据针对不同店铺分别训练销售预测模型，并基于各店铺的销售相关数据对所述销售预测模型进行迭代更新训练。
21.根据权利要求19所述的方法，还包括：
22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述类别为商品类别和交易方式的组合。
23.一种产品销售数据预测装置，包括：
24.一种电子设备，包括：
25.一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-22中任一项所述的方法。
26.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-22中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种产品销售数据预测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一历史实际销售数据基于历史某一天真实的销售数据，或者由所述销售预测模型预测得到。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述销售预测模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，每隔第一预设时长，基于所述预设时长内的销售相关数据对所述销售预测模型进行更新训练。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述销售预测模型的输入还包括：历史的天气信息数据和/或店铺信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述天气信息数据至少用于指示是否下雨，所述天气信息数据的获取步骤包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间信息数据包括以下各项中的至少一项：
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述历史活动系数包括至少一个目标活动相应的历史活动系数，
11.根据权利要求10所述的方法，其中，将与所述目标活动关联的单日产品销售数据以及所述目标活动的活动信息数据输入活动系数预测模型，以获得所述活动系数预测模型所输出的所述目标活动相应的历史活动系数，
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述活动系数预测模型的训练过程还包括：
13.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，还包括：
14.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，将历史时间信息数据输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟绿波，陈倜，黄东升，
申请(专利权)人：胜斗士上海科技技术发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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