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基于特征系数似然估计和零售业业务规则的需求预测方法

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本发明公开了一种基于特征系数似然估计和零售业业务规则的需求预测方法，本发明首先，获取门店人流量及外部因素数据天气温度节假日等利用线性回归方法得到未来营业额预估量；其次，构造星期及星期对应销量占比联合考虑的特征，基于Euclidean metric规则定义门店相似度后对门店进行聚类，通过归并相似销量占比的星期，构造星期组特征；然后，计算加权温度和近期销量均值加入特征集，利用GLM模型得到日销量分布；最后，基于门店的陈列要求、要货限制等规则计算日配送需求量，完成零售业需求预测。本发明基于业务考虑来构建模型特征，建立零售行业商品需求模型，极大地提升了零售业门店经营效率。

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公开/公告号CN110163669B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-27

原文格式PDF
申请/专利权人杭州览众数据科技有限公司;
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申请/专利号CN201910384744.0
发明设计人王一君;陈灿;吴黎平;吴珊珊;
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申请日2019-05-09
分类号G06Q30/02(20120101);G06F17/18(20060101);
代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人朱月芬
地址 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道物联网街451号芯图大厦17层
入库时间 2022-08-23 12:12:15

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