一种基于库存差分的电商销量反推方法、系统及介质与流程

本发明涉及电商数据处理，具体涉及一种基于库存差分的电商销量反推方法、系统及介质。

背景技术：

1、在跨境电商行业中，商品销量是选品决策、库存管理、竞品分析和市场容量评估的核心数据依据。然而，主流电商平台出于商业策略考虑，普遍不对外公开商品的真实销量数据，选品人员只能观察到平台公开的库存数量、价格、销售排名等间接信息。

2、目前，业界普遍采用库存差分估算法来推测商品销量，即对同一商品在不同时间点的库存快照做差分，将库存变化量作为该时间段内的销量估计值。然而，电商平台真实的库存时间序列中存在大量非销售性库存波动，导致简单差分结果并不能直接等同于真实销量，主要体现在以下四个方面：

3、（1）补货干扰问题：当卖家在库存低位时补货，相邻快照之间的库存不降反升，库存差分为负。若将负值计入销量会得到负销量，若直接丢弃又会丢失补货期间的真实需求，两种处理方式均会造成系统性偏差。

4、（2）异常波动干扰问题：受平台数据更新延迟、采集误差、批量调拨等因素影响，库存序列中常出现单次大幅跳变，远超正常销售速率。若直接计入销量会严重夸大单日销量，污染后续基于销量计算的均值、排名等统计量。

5、（3）跨天间隔的销量归属问题：受采集频率和反爬策略限制，两个相邻快照的时间间隔经常跨越多个自然日，这段时间内的总库存减少量无法精确归属到每一天，现有方法无法给出可靠的逐日销量。

6、（4）不可靠数据被后续可靠数据覆盖的问题：同一自然日内可能存在多条库存差分记录，若一条记录因补货或异常被判定为不可靠并改用历史均值估计后，后续到达的同日另一条看似正常的差分记录会直接覆盖掉已经做出的估计，使异常污染重新回流到结果中。

7、针对上述问题，现有技术中已有一些改进方案。例如，剔除补货的差分法识别出库存增加的区间并标记为补货，对该区间不计销量。但该方法将补货区间销量完全丢弃，造成真实需求的系统性低估，且仍未解决异常波动、跨天间隔、同日覆盖等问题。又如，纯统计预测法直接对历史销量序列做时间序列预测，用预测值填补当日销量。但该方法在商品上架初期或销量数据稀疏时缺乏足够的历史样本，预测不可靠，且无法利用当日实际采集到的库存信息进行修正。

8、综上所述，现有的销量反推方法无法同时处理补货干扰、异常波动、跨天间隔和同日覆盖四种噪声，无法从含噪库存时间序列中可靠反推商品的逐日真实销量。因此，本领域亟需一种能够系统识别并分类处理上述四种噪声的电商销量反推方法及系统。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中因补货干扰、异常波动、跨天间隔和同日数据覆盖等噪声导致无法从含噪库存时间序列中可靠反推商品逐日真实销量，以及补货期间真实需求丢失、异常波动污染统计量、跨天间隔无法逐日归属、不可靠日期被后续数据静默覆盖等问题，本发明提供一种基于库存差分的电商销量反推方法、系统及介质，以解决上述技术缺陷问题。

2、本发明提出了一种基于库存差分的电商销量反推方法，包括以下步骤：

3、s1、获取目标商品在预设时间段内的库存快照序列，基于相邻两条库存快照生成库存差分记录；库存差分记录包括起始时间、起始库存、结束时间、结束库存及库存差分量；

4、s2、为目标商品建立以自然日标识为键的日期占用状态字典，以及以自然日标识为键的历史日销量池；日期占用状态字典中每个自然日标识对应一个占用状态，占用状态包括真实状态、补货状态、异常状态和估计状态；

5、s3、按时间顺序遍历库存差分记录，对于每一条待处理的库存差分记录，查询日期占用状态字典以获取库存差分记录的结束时间所属自然日的当前占用状态；若当前占用状态为补货状态、异常状态或估计状态中的任意一种，则跳过库存差分记录；

6、s4、对于未被步骤s3跳过的库存差分记录，按照互斥的多个分支执行分支调度处理，多个分支至少包括跨天分支、补货分支、异常分支和正常分支，生成结束时间所属自然日的日销量记录；

7、s5、将步骤s4中生成的日销量记录写入历史日销量池，使所述历史日销量池在遍历过程中持续累积，供后续待处理的所述库存差分记录计算销量均值时复用，从而获得目标商品在预设时间段内各自然日的日销量记录。

8、本发明还提出了一种基于库存差分的电商销量反推系统，用于实现如上述的方法，该系统包括：

9、库存差分构建模块，用于获取目标商品在预设时间段内的库存快照序列，基于相邻两条库存快照生成库存差分记录；库存差分记录包括起始时间、起始库存、结束时间、结束库存及库存差分量；

10、日期占用状态维护模块，用于为目标商品建立以自然日标识为键的日期占用状态字典，以及以自然日标识为键的历史日销量池；日期占用状态字典中每个自然日标识对应一个占用状态，占用状态包括真实状态、补货状态、异常状态和估计状态；

11、日期占用预判模块，用于按时间顺序遍历库存差分记录，对于每一条待处理的库存差分记录，查询日期占用状态字典以获取库存差分记录的结束时间所属自然日的当前占用状态；若当前占用状态为补货状态、异常状态或估计状态中的任意一种，则跳过库存差分记录；

12、分支调度处理模块，用于对于未被跳过的库存差分记录，按照互斥的多个分支执行分支调度处理，多个分支至少包括跨天分支、补货分支、异常分支和正常分支，生成结束时间所属自然日的日销量记录；

13、历史日销量池管理模块，用于将生成的日销量记录写入历史日销量池，使所述历史日销量池在遍历过程中持续累积，供后续待处理的所述库存差分记录计算销量均值时复用，从而获得目标商品在预设时间段内各自然日的日销量记录。

14、本发明还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于库存差分的电商销量反推方法的步骤。

15、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

16、（1）本发明通过四分支状态机中的补货分支对补货差分不消费负值，而是基于历史日销量池中的历史日销量样本生成当日估计销量，从而避免产生负销量；同时通过补货真实需求估计量公式反推补货期间的真实需求，完整保留了补货期间的真实需求信息。

17、（2）本发明通过异常分支以绝对量与相对比双条件识别异常波动，被判定为异常的记录被标记为异常状态并排除出真实销量聚合，改用历史日销量池中的历史日销量样本生成估计销量，有效避免了单日异常污染后续统计量。

18、（3）本发明通过跨天分支对起始时间所属自然日次日起至结束时间所属自然日止的每一个缺失自然日，基于历史日销量池中的历史日销量样本生成估计销量，逐日回填缺失数据，使跨天区间内的每一天均有可追溯的估计值。

19、（4）本发明通过日期占用状态字典记录每个自然日的当前占用状态，一旦某日被判定为补货状态、异常状态或估计状态中的任意一种，后续任何针对该日的写入均被拒绝，从机制层面杜绝了不可靠日期被改写成正常销量的污染回流。

20、（5）本发明中，四分支状态机、日期占用状态保护、历史日销量池自反喂三者共同构成一个自洽的含噪时间序列隐变量反演系统。具体而言，日期占用状态保护确保状态机的分支判定结果不会被同日后续记录覆盖而失效，历史日销量池自反喂保证跨天逐日估计不会因缺乏前序日期样本而退化为不可用，状态机调度的分支判定结果又为日期占用状态的更新提供了状态来源；三者相互配合，任一组件单独使用均无法实现上述协同效果，共同构成了一个完整的含噪时间序列隐变量反演系统。