【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據處理，具體涉及一種基于數據分析的門店商品補貨預測方法、裝置、設備和存儲介質。
技術介紹
1、在零售行業中，確保有效的商品補貨策略是至關重要的，這不僅影響庫存成本，還直接關系到顧客滿意度和銷售效率。傳統補貨方法主要依賴歷史銷售數據進行未來需求的預測，但這種方法在快速變化的市場環境中常常難以捕捉即時的消費者需求，特別是在促銷或節假日等高需求期間。
2、現有的補貨預測技術通常忽略了消費者行為的多樣性及其隨時間的變化，導致預測結果與實際需求出現偏差，這種偏差可能導致庫存過?；蚨倘?，從而影響零售商的經營效果。此外，傳統模型往往未能有效考慮商品之間的互補和替代關系，這些關系對于制定更為精確的補貨策略至關重要。
3、鑒于此，迫切需要開發一種新的補貨預測方法，該方法能夠綜合考慮消費者行為的多樣性、市場動態以及商品間的復雜關系，以實現更加精準的需求預測。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種基于數據分析的門店商品補貨預測方法、裝置、設備和存儲介質，專注于通過深入分析消費者的購買行為、商品間的互補與替代關系，以及其他重要的銷量影響因素來優化補貨策略。通過應用多目標優化技術，該方法不僅精確調整補貨計劃以適應市場變化，還優化庫存管理，提高顧客滿意度，從而顯著提升零售業務的運營效率和效果。
2、為實現這些目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供了一種基于數據分析的門店商品補貨預測方法，其特征在于，包括以下步驟：>
4、s1.顧客識別與檔案：利用人臉識別技術識別進店顧客的面部信息，基于面部信息，對顧客進行無記名識別，為每位識別的顧客生成唯一標識符。
5、s2.顧客行為數據采集：利用視頻監控技術獲取顧客在店內的活動視頻數據，進而提取顧客行為數據，其中所述行為數據包括顧客的停留時間、購物路線、關注區域和商品交互行為。
6、s3.顧客群體分類：基于步驟s2采集的行為數據和存儲的歷史消費記錄，使用k-means聚類算法對顧客進行分類，并為不同類別賦予特征標簽。
7、s4.商品關聯分析：應用eclat算法分析商品之間的互補關系和替代關系，生成商品關聯規則集。
8、s5.顧客流量預測：采用prophet時間序列預測模型，結合歷史顧客流量數據、時間信息、天氣數據和促銷活動信息，預測指定時間段內的門店顧客數量。
9、s6.顧客群體組成預測：基于步驟s3的顧客分類結果、歷史群體組成數據和促銷活動信息，使用dirichlet回歸模型預測指定時間段內各類別顧客的比例分布，模型輸入包括時間特征、歷史群體比例數據和相關的外部因素，輸出為預測時間段內各群體比例。
10、s7.商品銷量預測：整合步驟s5的顧客流量預測結果、步驟s6的群體組成預測結果，并顯式應用步驟s4的商品關聯分析結果，使用xgboost模型預測指定時間段各商品的銷量。
11、s8.補貨策略優化：應用nsga-ii多目標優化算法，以最大化預期利潤和最小化缺貨風險為目標，同時顯式整合步驟s4得到的商品關聯關系，制定補貨策略。
12、s9.周期性評估與調整：每7天進行一次系統評估，比較預測結果與實際銷售情況，計算平均絕對百分比誤差(mape)；當mape超過預設閾值時，對各模塊的參數進行動態調整。
13、第二方面，本專利技術還提供了一種門店商品補貨預測裝置，包含以下模塊：
14、顧客識別模塊：負責利用人臉識別技術對進店顧客進行無記名識別，為每位顧客生成唯一標識符。
15、行為數據采集模塊：負責利用視頻監控技術，獲取顧客在店內的行為數據，包括停留時間、購物路線、關注區域和商品交互行為。
16、顧客群體分類模塊：基于采集的行為數據和存儲的歷史消費記錄，使用k-means聚類算法對顧客進行分類，并為不同類別賦予特征標簽。
17、商品關聯分析模塊：應用eclat算法分析商品之間的互補關系和替代關系，生成商品關聯規則集。
18、顧客流量預測模塊：采用prophet時間序列預測模型，結合歷史顧客流量數據、時間信息、天氣數據和促銷活動信息，預測指定時間段內門店顧客數量。
19、顧客群體組成預測模塊：基于顧客分類結果、歷史群體組成數據和促銷活動信息，使用dirichlet回歸模型預測指定時間段內各類別顧客的比例分布。
20、商品銷量預測模塊：整合顧客流量預測結果、群體組成預測結果和商品關聯分析結果，使用xgboost模型預測各商品的銷量。包含特征構建、模型訓練、預測和結果調整等功能。
21、補貨策略優化模塊：應用nsga-ii多目標優化算法，以最大化預期利潤和最小化缺貨風險為目標，同時整合商品關聯關系，制定補貨策略。包含目標函數構建、需求函數定義、約束條件設置和最優解選擇功能。
22、評估調整模塊：定期比較預測結果與實際銷售情況，計算預測誤差，當誤差超過預設閾值時，對各模塊的參數進行動態調整，以提高系統預測準確性。
23、數據存儲模塊：管理各類數據的存儲和檢索，包括顧客檔案、行為數據、商品信息、歷史銷售數據、預測結果和優化方案等。
24、通信接口模塊：與其他系統(如門店定價系統、門店財務系統、供應鏈管理系統、門店銷售管理系統)進行數據交換和信息同步。
25、安全管理模塊：確保系統數據安全和隱私保護，包括數據加密、訪問控制、審計日志和匿名化處理等功能。
26、第三方面，本專利技術還提供了一種門店商品補貨預測設備，其特征在于，包括：
27、處理單元、存儲單元、網絡通信單元、數據采集單元、顯示輸出單元、輸入控制單元、安全保護單元和電源管理單元；
28、其中，所述處理單元被配置為：
29、接收來自所述數據采集單元的顧客識別信息和行為數據；
30、基于所述顧客識別信息和行為數據，執行顧客分類操作；
31、利用預定算法分析商品關聯關系；
32、基于歷史數據和外部因素，預測未來時段的顧客數量；
33、基于歷史數據和市場趨勢，預測顧客群體組成；
34、整合顧客數量預測、群體組成預測和商品關聯分析結果，預測商品銷量；
35、基于預測的銷量數據和預設的優化目標，生成補貨策略；
36、定期評估預測結果，并在滿足預設條件時調整相關參數。
37、第四方面，本專利技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被執行時實現第一方面中任一項所述方法的步驟。
38、本專利技術的有益效果：
39、多維度需求預測：本專利技術結合prophet時間序列模型和dirichlet回歸模型，分別預測顧客流量和群體組成，提高了需求預測的全面性和準確性。這種多維度預測方法能更好地捕捉市場變化和顧客行為模式。
40、動態商品關聯分析：應用eclat算法分析本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于數據分析的門店商品補貨預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S8中的補貨策略優化包括：
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟S9中對各模塊參數的動態調整包括：
4.一種基于數據分析的門店商品補貨預測裝置，其特征在于，包括：
5.根據權利要求4所述的裝置，其特征在于，還包括：
6.一種門店商品補貨預測設備，其特征在于，包括：
7.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1中所述的基于數據分析的門店商品補貨預測方法。
【技術特征摘要】
1.一種基于數據分析的門店商品補貨預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s8中的補貨策略優化包括：
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟s9中對各模塊參數的動態調整包括：
4.一種基于數據分析的門店商品補貨預測裝置，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡贛新，
申請(專利權)人：北京惠宜選即時科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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