基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，具体为：根据仓库历史配货成功数据做数据挖掘分析，预测预期的销售情况；根据商品销售历史数据预测销售量和增长率。本发明的方法通过对现有的订单销售数据和仓库配货数据进行分析做出预测，简单高效，能够实现实际的要求。
【专利说明】基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电子信息技术，涉及电子商务中的大数据和云计算应用，具体涉及基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法。
【背景技术】
[0002]随着市场经济的发展和经济全球化，企业面临着阅历啊越激烈的市场竞争。企业要想赢得竞争，取得客户，就必须哎最快的时间内，以最低的成本将产品提供给客户，这使得进行正确及时的产品销售预测以及由此产生的可靠的决策成为现代化企业成功的关键因素，由此一些销售预测系统也应运而生。随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展和各个业务操作流程的自动化，企业产生了数以几十或上百GB的销售历史数据，面对这些海量数据，传统的预测系统越来越不适应新的预测要求，主要表现在:大量的历史数据处于脱机状态，变成了“数据坟墓”。预测涉及海量数据的处理，传统的方法无法满足运行效率、计算性能、准确率及存储空间的要求。预测所需的数据含有大量不完整(缺少属性值或仅包含聚集数据)、含噪声(错误或存在偏离期望的孤立点值)、不一致的内容(来源于多个数据源或编码存在差异)，导致预测陷入混乱。传统的数据库技术在预测知识的表达、综合和推理方面能力比较薄弱，难以满足日益提高的预测要求。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是为了解决现有技术存在的上述问题，提出了一种基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法。
[0004]本发明的技术方案为:一种基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，具体为:根据仓库历史配货成功数据做数据挖掘分析，预测预期的销售情况；根据商品销售历史数据预测销售量和增长率。
[0005]进一步的，上述预测季节性指数平滑法:a.找到描述整个时序总体发展趋势的数学模型即分离趋势的趋势方程；b.找出季节变动对预测对象的影响即分离季节影响；c.将趋势方程与季节影响因素合并，得到能够描述时间序列总体发展规律的预测模型，并用于预测。
[0006]改进的季节性指数平滑法:
[0007]季节性指数平滑法有三个基本的平滑公式和一个预测公式，三个平滑公式分别对时间数列的三种因素平稳性、趋势性、季节性进行平滑，具体为:
【权利要求】
1.一种基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，其特征在于，具体为:根据仓库历史配货成功数据做数据挖掘分析，预测预期的销售情况；根据商品销售历史数据预测销售量和增长率。
2.根据权利要求1所述的基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，其特征在于，所述预测具体采用季节性指数平滑法的具体过程为: a.找到描述整个时序总体发展趋势的数学模型即分离趋势的趋势方程； b.找出季节变动对预测对象的影响即分离季节影响； c.将趋势方程与季节影响因素合并，得到能够描述时间序列总体发展规律的预测模型，并用于预测。
3.根据权利要求2所述的基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，其特征在于，所述季节性指数平滑法的具体过程如下: 季节性指数平滑法包括三个基本的平滑公式和一个预测公式，三个平滑公式分别对时间数列的三种因素平稳性、趋势性、季节性进行平滑，具体为:
4.根据权利要求3所述的基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，其特征在于，所述预测预期的销售情况的具体过程如下: 根据时间序列的趋势图测定数据，判断是否呈现季节性特征； 根据加和模型或加乘模型的不同处理方式剔除季节性，使得数据值呈现出长期趋势或其他特征； 计算不同年份的同月份数据的平均数； 依据所计算得到的平均值，计算12个月的月均值； 计算季节指数:各月平均数/月均值=季节指数； 计算当月剔除季节性后反映的数值:即每个月份的原始数据/对应月份的季节指数；依据剔除季节性后反应的数据，做时间序列分析，得到还原前预测值，再乘以季节指数，获得最终的预测值，即预期的销售情况。
5.根据权利要求 3所述的基于云服务平台大数据挖掘的销售预测方法，其特征在于，所述的根据商品销售历史数据预测销售量和增长率具体过程如下: 收集历年各月或各季的统计资料； 求出各年同月或同季观察值的平均数，用A表示； 求出历年间所有月份或季度的平均值，用B表示； 计算各月或各季度的季节指数，即S = A/B ; 根据未来年度的全年趋势预测值，求出各月或各季度的平均趋势预测值，然后乘以相应季节指数，即得出未来年度内各月和各季度包含季节变动的预测值。
【文档编号】G06Q30/00GK103984998SQ201410240062
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月30日 优先权日:2014年5月30日
【发明者】尹训春, 杨壹, 梁恒, 李富强 申请人:成都德迈安科技有限公司