【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据智能预测，具体涉及一种零售行业自动化目标分发实现方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、零售行业是指通过买卖形式，将工农业生产者生产的产品直接售给居民作为生活消费用或者售给社会集团供公共消费用的商品销售行业。常见的为零售商店形式，其包括百货商店、专业商店、超级市场、便利商店、折扣商店、仓储商店等。
2、当前，零售行业仍依靠传统销售数据并依赖人工经验判断方式，进行销售趋势预测，从而进行销售目标分发，存在效率低下、目标准确性差等问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种零售行业自动化目标分发实现方法、装置、设备及介质，通过智能化的预测销售趋势，优化销售计划，有效提高销售效率和准确性。
2、第一方面，本申请实施例提供一种零售行业自动化目标分发实现方法，所述零售行业自动化目标分发实现方法包括：
3、采集销售相关数据并对采集的数据进行数据清洗和标准化处理，所述销售相关数据包括各渠道历史销售数据、用户行为数据、库存数据、外部因素数据；
4、基于时间序列分析方式对处理后的销售相关数据进行分析，并通过深度学习模型预测得到未来销售趋势；
5、根据预测的未来销售趋势，并结合销售目标和销售影响因素，制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队。
6、结合第一方面，在一种实施方式中，
7、所述各渠道历史销售数据包括线上商城、线下门店和第三方平台的历史销售数据；
8、所述外部因素数据包括天气数据、节假日、
9、结合第一方面，在一种实施方式中，
10、所述数据清洗用于检测和纠正数据中错误、不完整、不准确、不适用的数据部分，且数据清洗的方式具体包括处理缺失值、删除重复项、处理离群值；
11、所述标准化处理用于将数据转化为统一的标准格式，且标准格式中数据字段长度满足最大长度要求。
12、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于时间序列分析方式对处理后的销售相关数据进行分析，其中：
13、所述时间序列分析方式包括趋势分析、季节性分析、周期性分析、营销策略分析；
14、所述趋势分析为采用ma或ema方式，绘制时间序列图，以观察销售数据随时间的变化趋势；
15、所述季节性分析为考虑节假日和季节变化，采用stl分析方式，将季节性因素从销售数据中分离出来；
16、所述周期性分析为考虑年度、季度或月度周期，分析周期长度和波动幅度，为深度学习模型提供训练参数；
17、所述营销策略分析为根据历史及未来营销策略，跟踪营销活动带来的销售变化动态，为深度学习模型提供训练参数。
18、结合第一方面，在一种实施方式中，所述通过深度学习模型预测得到未来销售趋势，具体包括：
19、创建长短期记忆网络的深度学习模型，根据训练集数据特征和预测需求，调整深度学习模型结构和参数；
20、将历史数据转换为深度学习模型的特征数据，所述历史数据包括历史销售数据、季节性指标、趋势指标、营销活动；
21、考虑销售相关数据的季节性、趋势性和周期性因素，构建训练集对深度学习模型进行训练；
22、基于训练完成的深度学习模型预测得到未来销售趋势。
23、结合第一方面，在一种实施方式中，所述根据预测的未来销售趋势，并结合销售目标和销售影响因素，制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队，具体包括：
24、根据预测的未来销售趋势，并结合销售目标、库存情况、促销活动，制定销售计划；
25、将制定的销售计划自动分发给各销售渠道和销售团队；
26、其中，所述销售计划包括商品种类和数量、促销策略、销售渠道分配情况。
27、结合第一方面，在一种实施方式中，在制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队之后，还包括：
28、实时监测销售数据，根据监测得到的实时销售数据评估销售计划的执行情况，并根据评估结果调整深度学习模型的参数，实现对深度学习模型的迭代优化。
29、第二方面，本申请实施例提供一种零售行业自动化目标分发实现装置，所述零售行业自动化目标分发实现装置包括：
30、采集模块，其用于采集销售相关数据并对采集的数据进行数据清洗和标准化处理，所述销售相关数据包括各渠道历史销售数据、用户行为数据、库存数据、外部因素数据；
31、预测模块，其用于基于时间序列分析方式对处理后的销售相关数据进行分析，并通过深度学习模型预测得到未来销售趋势；
32、分发模块，其用于根据预测的未来销售趋势，并结合销售目标和销售影响因素，制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队。
33、第三方面，本申请实施例提供一种零售行业自动化目标分发实现设备，所述零售行业自动化目标分发实现设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的零售行业自动化目标分发实现程序，其中所述零售行业自动化目标分发实现程序被所述处理器执行时，实现上述所述的零售行业自动化目标分发实现方法的步骤。
34、第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有零售行业自动化目标分发实现程序，其中所述零售行业自动化目标分发实现程序被处理器执行时，实现上述所述的零售行业自动化目标分发实现方法的步骤。
35、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：
36、通过采集销售相关数据并对采集的数据进行数据清洗和标准化处理，然后基于时间序列分析方式对处理后的销售相关数据进行分析，并通过深度学习模型预测得到未来销售趋势，然后根据预测的未来销售趋势，并结合销售目标和销售影响因素，制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队，实现销售计划的自动化分发，并通过智能化的预测销售趋势，优化销售计划，有效提高销售效率和准确性。
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1.一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于，所述零售行业自动化目标分发实现方法包括：
2.如权利要求1所述的一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于，所述基于时间序列分析方式对处理后的销售相关数据进行分析，其中：
5.如权利要求4所述的一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于，所述通过深度学习模型预测得到未来销售趋势，具体包括：
6.如权利要求1所述的一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于，所述根据预测的未来销售趋势，并结合销售目标和销售影响因素，制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队，具体包括：
7.如权利要求1所述的一种零售行业自动化目标分发实现方法，其特征在于，在制定销售计划并分发给各销售渠道和销售团队之后，还包括：
8.一种零售行业自动化目标分发实现装置，其特征在于，所述零售行业自动化目标分发实现装置包括：
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