一种烟草大数据预测方法及系统.pdf
甲申****66
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一种烟草大数据预测方法及系统.pdf
本发明公开了一种烟草大数据预测方法及系统,烟草大数据预测系统包括销售记录模块、处理模块和交互模块,销售记录模块记录历史销售数据,处理模块预测获得预测销售数据,分析获得顾客偏好数据,根据预测销售数据、顾客偏好数据、供货计划数据和商品标识信息生成显示画面,交互模块显示各个香烟型号对应的显示画面。本发明在销售一线获取香烟产品的销售信息进行大数据分析,根据大数据分析的结果调整与消费者的交互信息,从而引导消费者购买香烟产品,有利于不同型号的香烟产品的销售平衡,能够适应各种不同的使用环境,使用和维护成本低,能够实现香
一种基于大数据预测的并行执行方法和系统.pdf
本发明涉及一种基于大数据预测的并行执行方法和系统,所述方法包括:获取不同区分维度对应的每个数据集合的预测结果;基于不同区分维度对应的数据集合之间的关系调整预测数据集合中的预测结果,以得到目标预测结果;确定预测结果正确率和目标预测结果之间的关系模型;根据关系模型确定是否进行基于预测的并行执行,如果是,则创建任务以并行执行。本发明基于任务数据分析,将预测机制引入基于大数据的并行执行过程中,提高了任务执行的并行率,大大的提高了数据使用效率。
一种基于大数据预测产品需求的数据处理方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于大数据预测产品需求的数据处理方法及系统。其中,该方法包括:接收需要预测的目标产品的产品需求属性,以及预测环境参数,产品需求属性包括目标产品的数量,预测环境参数包括产品需求属性的环境约束;根据产品需求属性和预测环境参数,从模型库中选取对应的目标预测模型,目标预测模型是由大数据库中目标产品的同类产品在预测环境参数对应的环境参数下的产品需求属性数据训练而成,产品需求属性数据包括不同时间的产品需求属性;将产品需求属性输入目标预测模型,由目标预测模型输出目标产品在预设时间段的预测产品需求属性。本
一种交易数据预测方法及系统.pdf
本申请提供一种交易数据预测方法,包括:获取目标对象的历史交易数据,对历史交易数据进行预处理,得到预处理后的数据,在预处理后的数据上增加标签索引项,得到标签索引数据,其中,标签索引项包括工作日标签索引项和节假日标签索引项,根据标签索引数据,基于决策树回归算法进行训练,得到交易数据预测模型,利用交易数据预测模型,预测得到目标对象的目标交易数据,由于标签索引数据上新增了与交易预测值关联度较大的工作日标签索引项和节假日标签索引项,从而使得使用根据标签索引数据训练得到的模型进行预测,得到的目标交易数据的误差更小,精
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