CN110969481B - 产品数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种产品数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的；获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量；根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。采用本方法能够提高产品数量预测结果准确性。

Description

产品数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会的发展，生产商和销售商越来越重视产品的销售数量，可以通过对产品销售数量的智能预测为生产商和销售商提供科学的依据。

然而，传统的产品销售数量预测方法只考虑近期的销售数据，没有对历史销售数据进行充分利用，导致对产品销售数量预测结果的准确性低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品数量预测结果准确性的产品数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种产品数据预测方法，所述方法包括：

接收产品数量预测请求，所述产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；

根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量，所述参考容量是根据所述历史产品的历史数量数据和所述待预测产品的当前数量数据得到的；

获取产品数量预测模型，将所述历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入所述产品数量预测模型，得到所述待预测产品的预测产品数量；

根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量。

在其中一个实施例中，所述根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量之前，所述方法还包括：

对所述待预测产品进行分析，得到所述待预测产品的类别；

查找与所述类别相同的历史产品集合，获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史数量数据；

根据所述历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史数量变化率；

计算所有历史数量变化率的平均值，得到所述历史数量变化数据。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史推送信息；

根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值；

计算所有历史推送影响值的平均值，得到所述历史推送影响信息。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品的历史比例数据；

计算所有历史比例数据的平均值，得到目标比例数据；

获取待预测产品的当前数量数据，根据所述当前数量数据确定所述待预测产品的当前数量变化率最大值；

根据所述目标比例数据和所述待预测产品的当前数量变化率最大值计算得到所述待预测产品的参考容量。

在其中一个实施例中，所述根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量，包括：

当所述预测产品数量大于或等于所述预设产品数量时，发送第一提示消息至所述产品数量预测请求对应的发送端，所述第一提示消息用于提示所述发送端增加所述预设产品数量；

当所述预测产品数量小于所述预设产品数量时，发送第二通知消息至所述产品数量预测请求对应的发送端，所述第二提示消息用于提示所述发送端减少所述预设产品数量。

一种产品数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：

请求接收模块，用于接收产品数量预测请求，所述产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；

数据获取模块，用于根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量，所述参考容量是根据所述历史产品的历史数量数据和所述待预测产品的当前数量数据得到的；

数量预测模块，用于获取产品数量预测模型，将所述历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入所述产品数量预测模型，得到所述待预测产品的预测产品数量；

数量调整模块，用于根据所述预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

数据计算模块用于对所述待预测产品进行分析，得到所述待预测产品的类别；查找与所述类别相同的历史产品集合，获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史数量数据；根据所述历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史数量变化率；计算所有历史数量变化率的平均值，得到所述历史数量变化数据。

在其中一个实施例中，所述数据计算模块还用于获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史推送信息；根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值；计算所有历史推送影响值的平均值，得到所述历史推送影响信息。

在其中一个实施例中，所述数据计算模块还用于根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品的历史比例数据；计算所有历史比例数据的平均值，得到目标比例数据；获取待预测产品的当前数量数据，根据所述当前数量数据确定所述待预测产品的当前数量变化率最大值；根据所述目标比例数据和所述待预测产品的当前数量变化率最大值计算得到所述待预测产品的参考容量。

在其中一个实施例中，数量调整模块还用于当所述预测产品数量大于或等于所述预设产品数量时，发送第一提示消息至所述产品数量预测请求对应的发送端，所述第一提示消息用于提示所述发送端增加所述预设产品数量；当所述预测产品数量小于所述预设产品数量时，发送第二通知消息至所述产品数量预测请求对应的发送端，所述第二提示消息用于提示所述发送端减少所述预设产品数量。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

接收产品数量预测请求，所述产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；

根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量，所述参考容量是根据所述历史产品的历史数量数据和所述待预测产品的当前数量数据得到的；

获取产品数量预测模型，将所述历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入所述产品数量预测模型，得到所述待预测产品的预测产品数量；

根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收产品数量预测请求，所述产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；

根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量，所述参考容量是根据所述历史产品的历史数量数据和所述待预测产品的当前数量数据得到的；

获取产品数量预测模型，将所述历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入所述产品数量预测模型，得到所述待预测产品的预测产品数量；

根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量。

上述产品数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的；获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量；根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。获取待预测产品的当前数据、参考数据和与待预测产品类别相同的历史产品的历史数据，将当前数据、参考数据和历史数据代入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量，提高了产品数量预测结果的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中产品数据预测方法的应用环境图；

图2为一个实施例中产品数据预测方法的流程示意图；

图3为一个实施例中历史数量变化数据计算的流程示意图；

图4为一个实施例中历史推送影响信息计算的流程示意图；

图5为一个实施例中参考容量计算的流程示意图；

图6为一个实施例中数量调整的流程示意图；

图7为另一个实施例中产品数据预测方法的流程示意图；

图8为一个实施例中产品数据预测装置的结构框图；

图9为另一个实施例中产品数据预测装置的结构框图；

图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的产品数据预测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，该应用环境包括终端102和服务器104。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

具体地，服务器104接收终端102发送的产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识。服务器104根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的。接着，服务器104获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量，进而可以根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种产品数据预测方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202，接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识。

其中，产品数量预测请求是用于对产品在未来一段时间的产品消耗数量进行预测。产品的消耗数量可以是产品的销售数量。产品标识用于唯一标识对应的产品，具体可以包括字母、数字和符号中至少一种字符的字符串。待预测产品是新产品，新产品可以是全新产品、模仿型新产品、改进型新产品、降低成本型新产品等。全新产品可以是具有新结构、新功能的产品。模仿型产品可以是对现有产品进行模仿的产品。改进型产品可以是对现有产品进行改进的产品。降低成本型产品可以是以较低成本提供与现有产品相同性能的产品。

具体地，服务器接收终端发送的产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识，根据待预测产品的产品标识可以获取该产品标识对应的待预测产品的产品数据。进而，服务器可以获取待预测产品的类别，根据该类别查找相同类别的历史产品，获取历史产品的产品数据。

在一个实施例中，产品数量预测请求可以是销售商对应的终端发送的，例如销售商需要了解销售的新产品在未来一段时间内的销售数量，可以通过终端向服务器发送产品数量预测请求。

在一个实施例中，产品数量预测请求可以是自动触发的，可以是每隔一段时长触发一次，例如可以是每个月对新产品在下个月的产品消耗数量进行预测，以根据预测结果灵活调整预设产品数量。

在一个实施例中，产品数量预测请求可以是响应于产品数量预订请求触发的，例如当销售商需要向生产商预订新产品，生产商接收到产品数量预订请求时，触发产品数量预测请求。

S204，根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的。

其中，历史产品是指产品的消耗期已经进入衰退期的现有产品。历史数量变化数据是指历史产品在历史消耗时期的消耗数量变化数据。历史消耗时期是指现有产品从开始消耗到衰退期的整个消耗时期。消耗数量变化数据包括产品在不同地区的消耗数量变化数据。历史数量变化数据可以根据历史数量数据计算得到。

历史推送影响信息是指历史产品在历史消耗时期的推送影响信息。推送是指通过各种渠道对产品进行推广。例如，通过在网站上投放广告对产品进行推广。推送影响信息是指推广产品对产品消耗速度的影响信息。历史推送影响信息可以根据历史数量数据和历史推送信息计算得到。参考推送信息是指在未来一段时间会对待预测产品投入的推送信息。推送信息包括推送资源和推送资源份额。推送资源份额是销售商或生产商推广产品的具体资源份额。资源份额具体可以是推送金额。历史推送影响信息包括产品在不同地区的推送影响信息。

参考容量是指通过计算得到待预测产品在未来一段时间的潜在容量。潜在容量可以是市场容量，市场容量是指在未来一段时间市场能够吸纳待预测产品的数量。参考容量可以根据与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到。当前数量数据是指现有记录的待预测产品从开始消耗到当前时刻的消耗数量，当前时刻是指产品数量预测请求对应的接收时间。

具体地，由于产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识，服务器可以根据待预测产品的产品标识获取到该待预测产品的参考推送信息和参考容量。服务器可以对待预测产品进行分析，得到待预测产品的类别，服务器再根据该类别查找与待预测产品类别相同的历史产品的产品数据，根据历史产品的产品数据计算得到对应的历史数量变化数据和历史推送影响信息。之后，服务器可以根据历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，待预测产品的参考推送信息和参考容量对待预测产品的产品数量进行预测。

在一个实施例中，服务器存储有多个产品的产品数据和对应的产品类别。产品数据包括但不限于产品的数量数据和推送信息。产品的数量数据包括产品的消耗数量和对应的消耗地区。多个产品可以是不同类别的产品。产品数据与产品标识关联，根据产品标识可以查找到该产品标识关联的产品数据。

S206，获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量。

其中，产品数量预测模型是用于预测新产品在未来一段时间的产品消耗数量的数学模型。预测产品数量是根据产品数量预测模型预测得到的新产品在未来一段时间的产品消耗数量。预测产品数量和参考推送信息的时间是对应的，即输入产品数量预测模型的参考推送信息是在未来一段时间会对待预测产品投入的推送资源份额，产品数量预测模型最终输出的预测产品数量也是未来同一段时间待预测产品的产品数量。以预测产品数量为预测新产品的销售数量举例，新产品的参考推送信息为2020年7月11日至2020年8月11日投入的网站广告的广告费用，通过产品数量预测模型最终输出待新产品在2020年7月11日至2020年8月11日的预测销售数量。

产品的消耗速度与参考推送信息成正比，即：其中，s(t)表示产品在未来t时间内的消耗数量。M(t)表示产品在未来t时间内的推送资源份额。以消耗数量为销售数量举例，当M(t)为在2020年7月11日至2020年8月11日将要投入的广告费用时，s(t)可以为2020年7月11日至2020年8月11日的销售数量。

但是在市场趋于饱和，产品的消耗数量趋于参考容量时，产品的消耗速度将会下降。产品的消耗速度下降，产品的参考推送信息也会减少。当产品的消耗数量趋近于参考容量时，产品的参考推送信息也会趋近于零。

产品的生命周期一般分为4个阶段：

引入期：指产品投入市场的初期阶段。

成长期：产品的消耗数量迅速增长的阶段。

成熟期：产品的消耗数量很大，而且比较稳定，产品的消耗数量增减幅度不大。

衰退期：产品已经陈旧，或者已经被其他商家模仿，产品的消耗数量下降很快。

由产品的生命周期可知，自然衰退是产品消耗速度的一种性质，因此，产品的消耗速度随产品的消耗数量的增加而下降，即N表示产品的参考容量。

因此，根据产品的消耗速度与参考推送信息成正比和产品的消耗速度随产品的消耗数量的增加而下降构建产品数量预测模型。

产品数量预测模型表示如下：

其中，表示与待预测产品类别相同的历史产品的历史推送影响信息。θ表示与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据。β表示常量，若不对待预测产品进行推广，待预测产品的最低消耗数量。待预测产品的类别不同，β也不同。s(t)表示待预测产品在未来t时间内的消耗数量。M(t)表示待预测产品在未来t时间内的推送资源份额。N表示待预测产品的参考容量。

在一个实施例中，可以预先存储产品与β的对应关系。可以是一种产品对应一个β，例如，面包类的产品都对应β1。也可以是一个产品对应一个β，例如红豆面包对应β1，肉松面包对应β2，奶黄面包对应β3。β1、β2、β3各不相同。

具体地，服务器将获取到的与新产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，待预测产品的参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，该产品数量预测模型会输出新产品在未来一段时间内的预测消耗数量。

在一个实施例中，可以预测新产品在不同地区的消耗数量。例如，当想要预测新产品在华南地区的消耗数量时，服务器可以对历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量按照地区进行筛选，过滤掉其他地区的历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量，保留华南地区的历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量，将华南地区的历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，最终得到新产品在华南地区的预测消耗数量。

S208，根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。

其中，预设产品数量是指新产品在未来一段时间需要补充的数量，是预先设置的。预设产品数量可以是新产品的计划生产数量，也可以是新产品的计划预订数量。预设产品数量可以根据生产商或销售商统计的信息确定。

具体地，服务器通过产品数量预测模型得到待预测产品的预测产品数量后，可以根据待预测产品的预设产品数量和预测产品数量的数值关系对待预测产品的产品数量进行相应的调整。

上述产品数据预测方法中，通过接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的；获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量；根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。获取待预测产品的当前数据、参考数据和与待预测产品类别相同的历史产品的历史数据，将当前数据、参考数据和历史数据代入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量，提高了产品数量预测结果的准确性。

在一个实施例中，如图3所示，根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量之前，该方法还包括：

S302，对待预测产品进行分析，得到待预测产品的类别。

S304，查找与该类别相同的历史产品集合，获取历史产品集合中每个历史产品对应的历史数量数据。

具体地，参考容量的计算需要参考与待预测产品类别相同的历史产品的相关数据。因此，服务器需先对待预测产品进行分析，得到待预测产品的类别，根据待预测产品的类别查找与待预测产品类别相同的历史产品集合。服务器预先存储有多个历史产品，每个历史产品都有对应的产品类别和产品数据。产品数据包括历史数量数据和历史推送信息。其中，历史数量数据是指历史产品在历史消耗时期的消耗数量数据。消耗数量数据包括产品在不同地区的消耗数量数据。历史产品集合是由类别相同的历史产品组成的。

S306，根据历史数量数据计算每个历史产品在单位时间内的历史数量变化率。

S308，计算所有历史数量变化率的平均值，得到历史数量变化数据。

其中，单位时间可以为一天、一周、一个月等。历史数量变化率是指历史产品在历史消耗时期，单位时间内的历史消耗数量变化率。在一个实施例中，历史数量变化率可以是历史产品在历史消耗时期每一天的消耗数量与前一天的消耗数量差值的绝对值除以前一天的消耗数量。例如，单位时间为一天，A产品的历史数量数据为2019年6月1日至2019年6月6日的每日销售数量。A产品的历史数量变化率可以为2019年6月1日至2019年6月6日中每一天的销售数量与前一天销售数量差值的绝对值除以前一天的销售数量，一共可以得到5个历史数量变化率，再求这5个历史数量变化率的平均值，即将5个历史数量变化率累加再除以5，最终得到A产品的历史数量变化数据。历史数量变化率反映了历史产品在历史消耗时期的消耗数量变化情况。服务器根据历史数量数据计算出每个历史产品的历史数量变化率，将所有历史数量变化率累加取平均值，得到历史数量变化数据。因为历史数量变化数据是依据与待预测产品类别相同的历史产品的历史消耗数量数据得到的，所以历史数量变化数据在一定程度上可以反映出待预测产品在未来一段时间的消耗衰减程度。

在一个实施例中，如图4所示，该方法还包括：

S402，获取历史产品集合中每个历史产品对应的历史推送信息。

S404，根据历史推送信息和历史数量数据计算每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值。

S406，计算所有历史推送影响值的平均值，得到历史推送影响信息。

其中，历史推送信息是指历史产品在历史消耗时期的推送信息。推送信息包括推送资源和推送资源份额。推送资源份额是指销售商或生产商推广产品的具体资源份额。资源份额具体可以是推送金额。单位时间可以为一天、一周、一个月等。历史推送影响值是指历史产品在历史消耗时期，单位时间内消耗数量和推送资源份额的比值，反映了推送信息对产品消耗数量的影响情况。

具体地，历史推送影响信息是根据历史产品的历史推送信息和历史数量数据计算得到的。因此服务器根据产品数量预测请求获取历史推送影响信息之前，需要先获取历史产品的历史推送信息和历史数量数据。服务器可以根据历史产品在历史消耗时期的消耗数量和推送资源份额计算每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值，将所有历史推送影响值累加取平均值，得到历史推送影响信息。例如，单位时间为一天，A产品的历史数量数据为2019年6月1日至2019年6月6日的每日销售数量。2019年6月1日至2019年6月6日对A产品投入的总推送金额为1200元，2019年6月1日至2019年6月6日对A产品的每日推送金额为200元。A产品的历史推送影响值为2019年6月1日至2019年6月6日中每日销售数量除以每日推送金额，一共可以得到5个历史推送影响值，再求这5个历史推送影响值的平均值，即将这5个历史推送影响值累加再除以5，最终得到A产品的历史推送影响信息。因为历史推送影响信息是依据与待预测产品类别相同的历史产品的历史消耗数量数据和历史推送信息得到的，所以历史推送信息在一定程度上可以反映出待预测产品在未来一段时间的推送信息对消耗数量的影响。

在一个实施例中，如图5所示，根据产品数量预测请求获取待预测产品对应的历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量之前，该方法还包括：

S502，根据历史推送信息和历史数量数据计算每个历史产品的历史比例数据。

S504，计算所有历史比例数据的平均值，得到目标比例数据。

历史比例数据是根据历史数量数据确定的，具体地，根据历史数量数据将历史消耗时期内的所有消耗数量累加得到历史总消耗数量，根据历史数量数据计算在历史消耗时期单位时间内的历史数量变化率，比较历史数量变化率的数值大小，得到历史数量变化率最大值。将每个历史产品的历史数量变化率最大值除以每个历史产品对应的历史总数量得到每个历史产品的历史比例数据。将与待预测产品类别相同的所有历史产品的历史比例数据累加取平均值得到目标比例数据。

S506，获取待预测产品的当前数量数据，根据当前数量数据确定待预测产品的当前数量变化率最大值。

S508，根据目标比例数据和待预测产品的当前数量变化率最大值计算得到待预测产品的参考容量。

具体地，服务器根据待预测产品的当前数量数据确定待预测产品从开始消耗到当前时刻这段时间内消耗数量变化率最大值，进而根据目标比例数据和该消耗数量变化率最大值计算得到待预测产品的参考容量。

参考容量的表达式可以为：

其中，N表示待预测产品的参考容量。E表示待预测产品的当前数量变化率最大值，M表示目标比例数据。将目标比例数据和待预测产品的当前数量变化率最大值带入上述表达式可以计算得到待预测产品的参考容量。

上述实施例中，根据与待预测产品类别相同的所有历史产品的产品数据和待预测产品的当前数量变化率最大值计算得到待预测产品的参考容量。由于类别相同的产品之间的产品数据有一定的相似性和相关性，因此根据与待预测产品类别相同的历史产品的产品数据得到的参考容量的准确性和可靠性较高。

在一个实施例中，如图6所示，根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量，该方法还包括：

S602，当预测产品数量大于或等于预设产品数量时，发送第一提示消息至产品数量预测请求对应的发送端，第一提示消息用于提示发送端增加预设产品数量。

S604，当预测产品数量小于预设产品数量时，发送第二通知消息至产品数量预测请求对应的发送端，第二提示消息用于提示发送端减少预设产品数量。

具体地，当通过产品数量预测模型得到了待预测产品的预测消耗数量时，判断该预测消耗数量与待预测产品的预先设置的产品数量的大小关系。服务器可以预先存储待预测产品的预设产品数量，服务器也可以向产品数量预测请求对应的发送端发送预设产品数量获取请求，预设产品数量获取请求携带待预测产品的产品标识，发送端根据预设产品数量获取请求向服务器反馈该产品标识对应的待预测产品的预设产品数量。当预测产品数量大于或等于待预测产品的预设产品数量时，服务器可以发送第一通知消息至产品数量预测请求对应的发送端，提示发送端增加预设产品数量。例如，可以通知生产商在原计划生产数量上增加生产数量或者通知销售商增加向生产商的下单数量。当预测产品数量小于待预测产品的预设产品数量时，服务器可以发送第二通知消息至产品数量预测请求对应的发送端，提示发送端减少预设产品数量。例如，可以通知生产商在原计划生产数量上减少生产数量或者通知销售商减少向生产商的下单数量。其中，，通知消息可以为视频、图像、语音中的至少一种。通知消息可以携带待预测产品的预测产品数量，以使生产商或者销售商快速调整产品数量。

在一个实施例中，当待预测产品的预测销售数量大于或等于待预测产品的计划生产数量时，生产商可以根据服务器的提示消息将计划生产数量的数值增加到与预测销售数量的数值大小一致。当待预测产品的预测销售数量小于待预测产品的计划生产数量时，生产商可以根据服务器的提示消息将计划生产数量的数值减小到与预测销售数量的数值大小一致。

在一个具体的实施例中，如图7所示，产品数据预测方法包括：

S702，接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带新产品的产品标识。

S704，对待预测产品进行分类，得到待预测产品的类别。

S706，查找与待预测产品的类别相同的历史产品集合，获取历史产品集合中每个历史产品对应的产品数据，产品数据包括历史产品在历史销售时期的销售数量和广告宣传金额。

S708，获取每个历史产品在历史销售时期的每日销售数量。

S710，根据每个历史产品的每日销售数量计算每个历史产品的每日销售数量变化率。

具体地，每日销售数量变化率可以为历史产品在历史消耗时期的每日销售数量与前一天的销售数量差值的绝对值除以前一天的销售数量。

S712，计算所有每日销售数量变化率的平均值，得到平均销售数量变化率θ。

S714，获取每个历史产品在历史销售时期的每日广告宣传金额。

S716，根据每个历史产品的每日广告宣传金额和每日销售数量计算每个历史产品的每日广告宣传影响值。

具体地，每日广告宣传影响值可以为历史产品在历史消耗时期的每日广告宣传金额除以每日销售数量。

S718，计算所有每日广告宣传影响值的平均值，得到平均广告宣传影响值

S720，根据每个历史产品的产品数据计算每个历史产品的历史比例数据。

具体地，历史比例数据的表达式为H为历史产品的每日销售数量变化率最大值，V为历史产品在历史销售时期的每日销售数量的总和，n为第n个历史产品。

S722，计算所有历史比例数据的平均值，得到目标比例数据M。

S724，获取待预测产品从开始销售到产品数量预测请求对应的接收时间这段时间内的每日销售数量变化率最大值E。

S726，根据目标比例系数M和待预测产品的每日销售数量变化率最大值E计算得到待预测产品的参考容量N。

具体地，参考容量的表达式为E为待预测产品的每日销售数量变化率最大值，M为目标比例数据。

S728，根据产品数量预测请求获取待预测产品对应的平均销售数量变化率θ、平均广告宣传影响值参考推送信息M(t)和参考容量N。

S730，获取产品数量预测模型，将平均销售数量变化率θ、平均广告宣传影响值参考推送信息M(t)和参考容量N输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测销售数量s(t)。/>

具体地，产品数量预测模型为假设在T时间内的广告宣传金额为m，在T时间后的广告宣传金额为0，即参考推送信息相当于从开始到T时间内，平均投入广告宣传金额，时间T后不再做广告。因此，/>S732，当预测销售数量大于或等于待预测产品的计划下单数量时，发送第一提示消息至产品数量预测请求对应的发送端，第一提示消息用于提示发送端增加待预测产品的计划下单数量。

S734，当预测销售数量小于待预测产品的计划下单数量时，发送第二通知消息至产品数量预测请求对应的发送端，第二提示消息用于提示发送端减少待预测产品的计划下单数量。

应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种产品数据预测装置，包括：请求接收模块802、数据获取模块804、数量预测模块806和数量调整模块808，其中：

请求接收模块802，用于接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识。

数据获取模块804，用于根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的。

数量预测模块806，用于获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量。

数量调整模块808，用于根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。

如图9所示，在一个实施例中，该装置还包括：数据计算模块803，用于对待预测产品进行分析，得到待预测产品的类别；查找与该类别相同的历史产品集合，获取历史产品集合中每个历史产品对应的历史数量数据；根据历史数量数据计算每个历史产品在单位时间内的历史数量变化率；计算所有历史数量变化率的平均值，得到历史数量变化数据。

在一个实施例中，数据计算模块803还用于获取历史产品集合中每个历史产品对应的历史推送信息；根据历史推送信息和历史数量数据计算每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值；计算所有历史推送影响值的平均值，得到历史推送影响信息。

在一个实施例中，数据计算模块803还用于根据历史推送信息和历史数量数据计算每个历史产品的历史比例数据；计算所有历史比例数据的平均值，得到目标比例数据；获取待预测产品的当前数量数据，根据当前数量数据确定待预测产品的当前数量变化率最大值；根据目标比例数据和待预测产品的当前数量变化率最大值计算得到待预测产品的参考容量。

在一个实施例中，数量调整模块808还用于当预测产品数量大于或等于预设产品数量时，发送第一提示消息至产品数量预测请求对应的发送端，第一提示消息用于提示发送端增加预设产品数量；当预测产品数量小于预设产品数量时，发送第二通知消息至产品数量预测请求对应的发送端，第二提示消息用于提示发送端减少预设产品数量。

上述产品数据预测装置中，通过接收产品数量预测请求，产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；根据产品数量预测请求获取与待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取待预测产品的参考推送信息和参考容量，参考容量是根据历史产品的历史数量数据和待预测产品的当前数量数据得到的；获取产品数量预测模型，将历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量；根据预测产品数量调整待预测产品的预设产品数量。获取待预测产品的当前数据、参考数据和与待预测产品类别相同的历史产品的历史数据，将当前数据、参考数据和历史数据代入产品数量预测模型，得到待预测产品的预测产品数量，提高了产品数量预测结果的准确性。

关于产品数据预测装置的具体限定可以参见上文中对于产品数据预测方法的限定，在此不再赘述。上述产品数据预测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储产品数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种产品数据预测方法。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述产品数据预测方法的步骤。此处产品数据预测方法的步骤可以是上述各个实施例的产品数据预测方法中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述产品数据预测方法的步骤。此处产品数据预测方法的步骤可以是上述各个实施例的产品数据预测方法中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来请求相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种产品数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收产品数量预测请求，所述产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；

根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量；所述历史数量变化数据是指历史产品在历史消耗时期的消耗数量变化数据；所述历史推送影响信息是指历史产品在历史消耗时期的推送影响信息，所述推送影响信息是指推广产品对产品消耗速度的影响信息；所述参考推送信息是指在未来一段时间会对待预测产品投入的推送信息，所述参考容量是指待预测产品在未来一段时间的潜在容量，所述参考容量是根据所述历史产品的历史数量数据和所述待预测产品的当前数量数据得到的；

获取产品数量预测模型，将所述历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入所述产品数量预测模型，得到所述待预测产品的预测产品数量；

根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量；

其中，所述产品数量预测模型为；表示所述历史推送影响信息，/>表示所述历史数量变化数据，/>表示常量，/>表示所述预测产品数量，/>表示所述参考推送信息，N表示所述参考容量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量之前，所述方法还包括：

对所述待预测产品进行分析，得到所述待预测产品的类别；

查找与所述类别相同的历史产品集合，获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史数量数据；

根据所述历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史数量变化率；

计算所有历史数量变化率的平均值，得到所述历史数量变化数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史推送信息；

根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值；

计算所有历史推送影响值的平均值，得到所述历史推送影响信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品的历史比例数据；

计算所有历史比例数据的平均值，得到目标比例数据；

获取待预测产品的当前数量数据，根据所述当前数量数据确定所述待预测产品的当前数量变化率最大值；

根据所述目标比例数据和所述待预测产品的当前数量变化率最大值计算得到所述待预测产品的参考容量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量，包括：

当所述预测产品数量大于或等于所述预设产品数量时，发送第一提示消息至所述产品数量预测请求对应的发送端，所述第一提示消息用于提示所述发送端增加所述预设产品数量；

当所述预测产品数量小于所述预设产品数量时，发送第二提示消息至所述产品数量预测请求对应的发送端，所述第二提示消息用于提示所述发送端减少所述预设产品数量。

6.一种产品数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：

请求接收模块，用于接收产品数量预测请求，所述产品数量预测请求携带待预测产品的产品标识；

数据获取模块，用于根据所述产品数量预测请求获取与所述待预测产品类别相同的历史产品的历史数量变化数据和历史推送影响信息，获取所述待预测产品的参考推送信息和参考容量；所述历史数量变化数据是指历史产品在历史消耗时期的消耗数量变化数据；所述历史推送影响信息是指历史产品在历史消耗时期的推送影响信息，所述推送影响信息是指推广产品对产品消耗速度的影响信息；所述参考推送信息是指在未来一段时间会对待预测产品投入的推送信息，所述参考容量是指待预测产品在未来一段时间的潜在容量，所述参考容量是根据所述历史产品的历史数量数据和所述待预测产品的当前数量数据得到的；

数量预测模块，用于获取产品数量预测模型，将所述历史数量变化数据、历史推送影响信息、参考推送信息和参考容量输入所述产品数量预测模型，得到所述待预测产品的预测产品数量；

数量调整模块，用于根据所述预测产品数量调整所述待预测产品的预设产品数量；

其中，所述产品数量预测模型为；表示所述历史推送影响信息，/>表示所述历史数量变化数据，/>表示常量，/>表示所述预测产品数量，/>表示所述参考推送信息，N表示所述参考容量。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据计算模块用于对所述待预测产品进行分析，得到所述待预测产品的类别；查找与所述类别相同的历史产品集合，获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史数量数据；根据所述历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史数量变化率；计算所有历史数量变化率的平均值，得到所述历史数量变化数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据计算模块还用于获取所述历史产品集合中每个历史产品对应的历史推送信息；根据所述历史推送信息和历史数量数据计算所述每个历史产品在单位时间内的历史推送影响值；计算所有历史推送影响值的平均值，得到所述历史推送影响信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。