基于数据分析的供应链存货量的预测方法及管理系统与流程

本发明涉及存货预测，更具体地说，本发明涉及基于数据分析的供应链存货量的预测方法及管理系统。

背景技术：

1、在抖音等短视频平台的直播卖货的领域，抖音等短视频平台的直播卖货具有实时性强、互动性高以及临时性等特点，在实际中，由于直播卖货的需求波动较大，可能会因为直播活动、促销等因素突然增加，商家会对预测供应链的存货量进行预测，预测供应链存货量有助于更好地应对这种波动性需求，避免库存不足或过剩。

2、目前的相关技术中，进行直播卖货供应链存货量的预测是基于历史需求，以时间序列预测技术为基础，预测未来一定时间内直播卖货供应链存货量的需求量。根据销售量不能对未来的供应链存货量进行预测，且通过目前的相关技术对直播卖货供应链存货量的预测会不匹配直播卖货的特点，传统的基于历史需求和时间序列预测技术可能在某些情况下不太能够准确地应对这种变化性需求，从而会造成对供应链存货量的预测的实时性和准确性较差。

3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于数据分析的供应链存货量的预测方法及管理系统以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于数据分析的供应链存货量的预测方法，包括如下步骤：

4、步骤s1：通过设定历史销售监测区间，获取历史销售监测区间对应的历史销售数量，基于移动平均法，计算平均销售量；

5、步骤s2：采集直播卖货人气信息，根据直播卖货人气信息计算留存时间以及在留存时间大于留存时间阈值的具体超出程度，并计算留存稳定指数；

6、步骤s3：采集互动相关度信息，建立产品关键词集合，通过评论与建立产品关键词集合的分析，计算互动相关强度指数；

7、步骤s4：将留存稳定指数和互动相关强度指数通过处理计算得到产品活跃评价系数，通过产品活跃评价系数和产品活跃评价阈值的比较，生成预计销售良好信号或预计销售普通信号；

8、步骤s5：通过平均销售量和产品活跃评价系数，计算预测供应链存货量。

9、在一个优选的实施方式中，在步骤s1中，设定有个历史销售监测区间，每个历史销售监测区间对应一个历史销售数量，基于移动平均法，计算个历史销售监测区间的平均销售量，其表达式为：，其中，为历史销售数量的编号，为历史销售数量的数量，均为大于1的正整数；分别为平均销售量和第个历史销售数量。

10、在一个优选的实施方式中，在步骤s2中，采集直播卖货人气信息，直播卖货人气信息通过留存稳定指数体现；将对该产品的直播卖货的整个直播过程均等分为若干个直播区间；留存稳定指数的具体获取逻辑为：

11、获取直播区间内进入直播间的人次，记录每个人次进入直播间到离开直播间的时间间隔，将单个人次进入直播间到离开直播间的时间间隔标记为留存时间，计算在直播区间内所有单个人次的留存时间的平均值；

12、设定留存时间阈值，获取在直播区间内留存时间大于留存时间阈值的对应的人次数量，并计算在直播区间内留存时间大于留存时间阈值的具体超出程度；

13、计算留存稳定指数，其表达式为：其中，为在直播区间内所有单个人次的留存时间的平均值，为在直播区间内留存时间大于留存时间阈值的具体超出程度；分别为直播区间内进入直播间的人次、直播区间内进入直播间的人次的编号、在直播区间内留存时间大于留存时间阈值的对应的人次数量以及在直播区间内留存时间大于留存时间阈值的对应的人次数量的编号；分别为留存稳定指数、第个留存时间、第个留存时间以及留存时间阈值，均为大于1的正整数，分别为和的权重。

14、在一个优选的实施方式中，在步骤s3中，采集互动相关度信息，互动相关度信息通过互动相关强度指数体现，互动相关强度指数的获取逻辑为：

15、a：建立产品关键词集合；

16、b：获取在直播区间内在直播卖货中的评论，获取在直播区间内在直播卖货中的评论数量；基于文本处理技术，获取包括产品关键词集合内的内容或语义近似内容的评论的数量，将包括产品关键词集合内的内容或语义近似内容的评论的数量标记为有效评论数量；

17、c：计算互动相关强度指数，互动相关强度指数为直播区间内的有效评论数量与在直播区间内在直播卖货中的评论数量的比值。

18、在一个优选的实施方式中，在步骤s4中，将留存稳定指数和互动相关强度指数通过归一化处理计算得到产品活跃评价系数；

19、设定产品活跃评价阈值，当产品活跃评价系数大于产品活跃评价阈值，生成预计销售良好信号；当产品活跃评价系数小于等于产品活跃评价阈值，生成预计销售普通信号。

20、在一个优选的实施方式中，在步骤s5中，计算整个直播过程直播区间对应的产品活跃评价系数的平均值；计算预测供应链存货量，其表达式为：，其中，分别为预测供应链存货量以及预测调整系数，分别为第个产品活跃评价系数、产品活跃评价阈值、整个直播过程直播区间的数量以及整个直播过程直播区间的编号；均为大于1的正整数。

21、在一个优选的实施方式中，基于数据分析的供应链存货量的预测管理系统，包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、销售预测模块以及存货预测模块；

22、信息采集模块采集历史销售监测区间对应的历史销售数量，将历史销售监测区间对应的历史销售数量发送至数据处理模块，计算得到平均销售量；信息采集模块采集直播卖货人气信息，将直播卖货人气信息发送至数据处理模块，计算得到留存稳定指数；信息采集模块采集互动相关度信息，将互动相关度信息发送至数据处理模块，计算得到互动相关强度指数；

23、将留存稳定指数和互动相关强度指数通过数据处理模块归一化处理计算产品活跃评价系数；

24、销售预测模块通过产品活跃评价系数和产品活跃评价阈值的比较，生成预计销售良好信号或预计销售普通信号；

25、存货预测模块通过平均销售量为基础和产品活跃评价系数，通过数据处理模块的计算得到预测供应链存货量。

26、本发明基于数据分析的供应链存货量的预测方法及管理系统的技术效果和优点：

27、1、将卖货人气信息和互动相关度信息结合，计算得到产品活跃评价系数，通过综合分析来评估每个直播区间的卖货活跃程度，能够更全面地了解观众的参与程度和兴趣，有助于商家更准确地判断直播区间内的销售预期，以便做出相应的供应链调整和决策。

28、2、将平均销售量和产品活跃评价系数进行综合分析和运用，通过平均销售量和产品活跃评价系数，计算预测供应链存货量，能更全面地考虑观众的参与程度、兴趣和实际销售情况，提高了预测的精确性和实用性，有助于更全面地分析直播卖货的效果和趋势；通过预测准确的供应链存货量，能够帮助商家更有效地管理库存，提高供应链的效率和准确性。

技术特征：

1.基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于：在步骤s1中，设定有个历史销售监测区间，每个历史销售监测区间对应一个历史销售数量，基于移动平均法，计算个历史销售监测区间的平均销售量，其表达式为：，其中，为历史销售数量的编号，为历史销售数量的数量，均为大于1的正整数；分别为平均销售量和第个历史销售数量。

3.根据权利要求2所述的基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于：在步骤s2中，采集直播卖货人气信息，直播卖货人气信息通过留存稳定指数体现；将对该产品的直播卖货的整个直播过程均等分为若干个直播区间；留存稳定指数的具体获取逻辑为：

4.根据权利要求3所述的基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于：在步骤s3中，采集互动相关度信息，互动相关度信息通过互动相关强度指数体现，互动相关强度指数的获取逻辑为：

5.根据权利要求4所述的基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于：在步骤s4中，将留存稳定指数和互动相关强度指数通过归一化处理计算得到产品活跃评价系数；

6.根据权利要求5所述的基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于：在步骤s5中，计算整个直播过程直播区间对应的产品活跃评价系数的平均值；计算预测供应链存货量，其表达式为：，其中，分别为预测供应链存货量以及预测调整系数，分别为第个产品活跃评价系数、产品活跃评价阈值、整个直播过程直播区间的数量以及整个直播过程直播区间的编号；均为大于1的正整数。

7.基于数据分析的供应链存货量的预测管理系统，用于实现权利要求1-6任一项所述的基于数据分析的供应链存货量的预测方法，其特征在于：包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、销售预测模块以及存货预测模块；

技术总结
本发明公开了基于数据分析的供应链存货量的预测方法及管理系统，具体涉及存货预测技术领域，是通过将卖货人气信息和互动相关度信息结合，计算得到产品活跃评价系数，通过综合分析来评估每个直播区间的卖货活跃程度，能够更全面地了解观众的参与程度和兴趣，有助于商家更准确地判断直播区间内的销售预期；将平均销售量和产品活跃评价系数进行综合分析和运用，通过平均销售量和产品活跃评价系数计算预测供应链存货量，更全面地考虑观众的参与程度、兴趣和实际销售情况，提高了预测的精确性和实用性，有助于更全面地分析直播卖货的效果和趋势；通过预测准确的供应链存货量，能够帮助商家更有效地管理库存，提高供应链的效率和准确性。

技术研发人员：杨文山,杨胜斌
受保护的技术使用者：深圳市丰泉科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16