一种产品分类方法、装置及服务器与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种产品分类方法、装置及服务器。


背景技术：

2.随着快消品市场的不断发展和成熟，行业内部之间的竞争愈发激烈，快消品企业除了不断推出创新成品来吸引客户目光之外，其供应链所承受的压力也在不断增加。快消品供应链具有客户服务水平要求高、需求不确定性较高、产品保质期相对较短等特点，对库存管理提出了更高的要求。另外，快消品行业具有产品种类丰富、服务区域广等特点，而在不同产品之间，同一个产品在不同的地区之间，其需求特性有较大区别。
3.现有技术主要是通过将产品通过abc分类法和xyz分类法的方式来对产品进行分类。其中，abc分类法基于产品的销量占比进行分类，xyz分类法则以全年销售波动系数进行分类。由于现有的产品分类考虑到的因素较为有限，因此存在分类不够准确、合理的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例通过提供一种产品分类方法、装置及服务器，解决了现有技术中由于未考虑到多种业务场景以及产品的异常销售时期，现有的快消品分类不够准确、合理的技术问题。
5.第一方面，本技术提供一种产品分类方法，包括：
6.获取每种在售产品的历史日销量数据；
7.基于所述每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品；
8.获取所述第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于所述每种产品的零销量天数占比，将所述第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品；
9.根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，所述脉冲产品的销量变化呈零散分布；
10.根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。
11.优选地，所述历史日销量数据包括产品的最早销量时间、产品的停滞销售时长以及产品的销售天数，所述第一组产品包括新型产品、滞销产品以及异常产品，所述基于每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品，包括：
12.基于所述每种产品的最早销量时间，在所述在售产品中确定出所述新型产品；
13.基于所述每种产品的停滞销售时长，在所述在售产品中确定出所述滞销产品；
14.基于所述每种产品的销售天数，在所述在售产品中确定出所述异常产品；
15.将除所述第一组产品以外的产品确定为所述第二组产品。
16.优选地，在所述获取每种在售产品的历史日销量数据之前，所述方法还包括：
17.确定待分类产品的产品状态，所述产品状态为在售状态或退市状态；
18.将所述产品状态为所述退市状态的产品确定为退市产品，以及将所述产品状态为所述在售状态的产品确定为所述在售产品。
19.优选地，所述根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，包括：
20.获取历史时长内所述第一类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
21.基于相同年份中的不同月份销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份销量占年销量的比例，在所述第一类别产品中确定出所述第一子类别产品，其中，所述第一子类别产品包括特殊产品和季节性产品；
22.将所述第一类别产品中除所述第一子类别产品以外的产品确定为所述脉冲产品。
23.优选地，所述在所述第一类别产品中确定出所述第一子类别产品之后，所述方法还包括：
24.获取所述第一子类别产品中每种产品的最大连续零销量时长；
25.将所述最大连续零销量时长大于等于预设产品间隔阈值的产品确定为所述特殊产品；
26.将所述最大连续零销量时长小于预设产品间隔阈值的产品确定为所述季节性产品。
27.优选地，所述根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品，包括：
28.获取历史时长内所述第二类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
29.基于相同年份中的每月销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份占年销量的比例，在所述第二类别产品中确定出所述季节性产品；
30.将所述第二类别产品中除所述季节性产品以外的产品确定为所述第二子类别产品，其中，所述第二子类别产品包括常规产品和高波动产品。
31.优选地，在所述将所述第二类别产品中除所述季节性产品以外的产品确定为所述第二子类别产品之后，所述方法还包括：
32.获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值；
33.基于所述日销量标准差与所述日销量均值，确定所述第二子类别产品中每种产品的波动程度；
34.确定所述第二子类别产品中所述波动程度小于预设波动阈值的产品为所述常规产品；
35.确定所述第二子类别产品中所述波动程度大于等于所述预设波动阈值的产品为所述高波动产品。
36.优选地，在所述获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值之前，所述方法还包括：针对所述第二子类别产品中的每种产品，在该种产品的历史日
销量数据中过滤掉该种产品上市后目标时长内的日销量数据；
37.所述获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值，包括：根据过滤后的每种产品的日销量数据，确定所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值。
38.第二方面，本技术提供一种产品分类装置，包括：
39.日销量数据获取单元，用于获取每种在售产品的历史日销量数据；
40.第一分类单元，用于基于所述每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品；
41.第二分类单元，用于获取所述第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于所述每种产品的零销量天数占比，将所述第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品；
42.第三分类单元，用于根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，所述脉冲产品的销量变化呈零散分布；
43.第四分类单元，用于根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。
44.优选地，所述历史日销量数据包括产品的最早销量时间、产品的停滞销售时长以及产品的销售天数，所述第一组产品包括新型产品、滞销产品以及异常产品，所述第一分类单元，用于：
45.基于所述每种产品的最早销量时间，在所述在售产品中确定出所述新型产品；
46.基于所述每种产品的停滞销售时长，在所述在售产品中确定出所述滞销产品；
47.基于所述每种产品的销售天数，在所述在售产品中确定出所述异常产品；
48.将除所述第一组产品以外的产品确定为所述第二组产品。
49.优选地，所述装置还包括：
50.产品状态确定单元，用于确定待分类产品的产品状态，所述产品状态为在售状态或退市状态；将所述产品状态为所述退市状态的产品确定为退市产品，以及将所述产品状态为所述在售状态的产品确定为所述在售产品。
51.优选地，所述第三分类单元，用于：
52.获取历史时长内所述第一类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
53.基于相同年份中的不同月份销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份销量占年销量的比例，在所述第一类别产品中确定出所述第一子类别产品，其中，所述第一子类别产品包括特殊产品和季节性产品；
54.将所述第一类别产品中除所述第一子类别产品以外的产品确定为所述脉冲产品。
55.优选地，所述第三分类单元，还包括：
56.最大连续零销量时长获取单元，用于获取所述第一子类别产品中每种产品的最大连续零销量时长；
57.特殊产品确定单元，用于将所述最大连续零销量时长大于等于预设产品间隔阈值的产品确定为所述特殊产品；
58.季节性产品确定单元，用于将所述最大连续零销量时长小于预设产品间隔阈值的产品确定为所述季节性产品。
59.优选地，所述第四分类单元，用于：
60.获取历史时长内所述第二类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
61.基于相同年份中的每月销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份占年销量的比例，在所述第二类别产品中确定出所述季节性产品；
62.将所述第二类别产品中除所述季节性产品以外的产品确定为所述第二子类别产品，其中，所述第二子类别产品包括常规产品和高波动产品。
63.优选地，所述第四分类单元，还包括：
64.日销量计算单元，用于获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值；
65.波动程度确定单元，用于基于所述日销量标准差与所述日销量均值，确定所述第二子类别产品中每种产品的波动程度；
66.常规产品确定单元，用于确定所述第二子类别产品中所述波动程度小于预设波动阈值的产品为所述常规产品；
67.高波动产品确定单元，用于确定所述第二子类别产品中所述波动程度大于等于所述预设波动阈值的产品为所述高波动产品。
68.优选地，所述第四分类单元，还包括：
69.过滤后的日销量获取单元，用于针对所述第二子类别产品中的每种产品，在该种产品的历史日销量数据中过滤掉该种产品上市后目标时长内的日销量数据；
70.筛除后的日销量确定单元，用于根据过滤后的每种产品的日销量数据，确定所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值。
71.第三方面，本技术提供一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前文所述快消品分类方法的步骤。
72.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
73.本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
74.上述方案中，获取每种在售产品的历史日销量数据；基于每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品；获取第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于每种产品的零销量天数占比，将第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品；根据产品的季节性特征，将第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，脉冲产品的销量变化呈零散分布；根据产品的季节性特征，将第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。通过对在售产品的历史日销量数据进行分析、整合，分出两组产品，再通过产品的零销量天数占比以及季节性特征，分类出脉冲产品、季节性产品、第一子类别产品、第二子类别产品等多个细致的类别。本方案的分类方法考虑到了多种业务场景以及产品的异常销售时期，使得产品分类更加合理、准确。
附图说明
75.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
76.图1为本技术实施例一提供的一种产品分类方法的步骤流程图；
77.图2为本技术实施例一提供的产品分类流程图；
78.图3为本技术实施例二提供的一种产品分类装置的示意图；
79.图4为本技术实施例三提供的一种服务器的示意图。
具体实施方式
80.本技术实施例通过提供一种产品分类方法，解决了现有技术中产品分类不够准确、合理技术问题。
81.本技术实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
82.一种产品分类方法，包括：获取每种在售产品的历史日销量数据；基于所述每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品；获取所述第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于所述每种产品的零销量天数占比，将所述第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品；根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，所述脉冲产品的销量变化呈零散分布；根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。
83.为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
84.首先说明，本文中出现的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
85.实施例一
86.本实施例提供了一种产品分类方法，如图1所示，为本说明书实施例提供的产品分类方法流程图，该方法包括以下步骤：
87.步骤s101：获取每种在售产品的历史日销量数据；
88.步骤s102：基于所述每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品；
89.步骤s103：获取所述第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于所述每种产品的零销量天数占比，将所述第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品；
90.步骤s104：根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，所述脉冲产品的销量变化呈零散分布；
91.步骤s105：根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。
92.本技术提供的产品分类方法，主要应用于各种快速消费品如饮料、食品等在供应链端的库存管理场景中。
93.步骤s101：获取每种在售产品的历史日销量数据。
94.本说明书实施例中的产品，可以是某一个仓库或某几个仓库出货的产品，历史日销量数据可以是在距离分类的当前时刻预设时长内出货的每日销量数据，预设时长可根据实际需要进行设置，例如当前时刻的前一年或前几年，这里不做限定。在售产品可以为还在市面上进行销售的产品。在进行分类时，可以先获取所有仓库中在售产品的销售订单，将销售订单中的销量数据进行统计，得到每种在售产品每天销售的数量，即每种在售产品的历史日销量数据。
95.步骤s102：基于所述每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品。
96.获取每种在售产品的历史日销量数据后，根据历史日销量数据，可以将在售产品分为第一组产品和第二组产品。例如：根据日销量数据，将一年内平均每日销售量大于50的产品分为第一组产品，小于等于50的产品分为第二组产品。又例如：根据日销量数据，将一年内存在零销售天数大于90天的产品分为第一组产品，小于等于90天的产品分为第二组产品。
97.可选地，所述历史日销量数据包括产品的最早销量时间、产品的停滞销售时长以及产品的销售天数，所述第一组产品包括新型产品、滞销产品以及异常产品，所述基于每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品，包括：基于所述每种产品的最早销量时间，在所述在售产品中确定出所述新型产品；基于所述每种产品的停滞销售时长，在所述在售产品中确定出所述滞销产品；基于所述每种产品的销售天数，在所述在售产品中确定出所述异常产品；将除所述第一组产品以外的产品确定为所述第二组产品。
98.最早销量时间可以为某一产品上市后第一次有销量的时间，停滞销售时长可以为最后一次卖出某一产品距离当前时刻的时长，销售天数可以为某一产品上市后销量不为零的天数，第一组产品可以分为新型产品、滞销产品以及异常产品。若最早销量时间距离当前时刻的时长小于等于预设的新品期阈值，则将这部分产品分类为新型产品；若停滞销售时长大于等于预设的最大停滞销售时长阈值，或超过历史最大连续零销售时长预设额外时长，则将这部分产品分类为滞销产品；除滞销品订单之外，若销售天数小于等于预设有效记录阈值，则将这部分产品分类为异常产品。以上新型产品、滞销产品以及异常产品为第一组产品，第二组产品则为在售产品中除去第一组产品的剩余产品。
99.作为一种优选的实施例，若获取的历史日销量数据为距离当前时刻前两年以内的数据，预设的新品期阈值可以为60天，预设的最大停滞销售时长阈值可以为365天，预设额外时长可以为30天，预设有效记录阈值可以为7天。以滞销产品分类举例来说，若某饮料历史最大连续零销售时长为60天，进行分类的当前时刻为2021年4月5日，该饮料上一次卖出时间为2021年1月1日，距今停滞销售时长为94天，超过了历史最大连续零销售时长30天，则将该饮料分为滞销产品。以新型产品分类举例来说，若某产品的最早销量时间为2021年6月1日，当前时刻为2021年6月17日，最早销量时间距离当前时刻的时长为16天，小于预设的新品期阈值可以为60天，故该产品为新型产品。以异常产品的分类举例来说，除滞销产品外，若某产品的销售天数(销量不为0的天数)为6天，小于预设有效记录阈值7天，则该产品为异常产品。
100.可选地，在所述获取每种在售产品的历史日销量数据之前，所述方法还包括：确定待分类产品的产品状态，所述产品状态为在售状态或退市状态；将所述产品状态为所述退市状态的产品确定为退市产品，以及将所述产品状态为所述在售状态的产品确定为所述在售产品。
101.产品状态可以为某一产品截至分类时的销售状态，即是否还在市场上进行销售。在售状态为还在市面上销售，退市状态为已经退出市场。在对在售产品进行分类前，先根据产品状态，将状态为退市状态的订单分为退市产品，状态为在售状态的产品分为在售产品。
102.步骤s103：获取所述第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于所述每种产品的零销量天数占比，将所述第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品。
103.零销量天数占比可以为某产品在预设时长内没有销量的天数占整个预设时长的百分比。获取零销量天数占比后，将零销量天数占比与预设值比较，大于等于预设值的，分为第一类别产品，小于预设值的，分为第二类别产品。以获取2年的销售数据、某产品零销量天数为180天、预设值为75％为例，根据时间区间以及零销量天数，可以得到该产品零销量天数占比为25％，小于预设值75％，故将该产品订单分为第二类别产品。
104.步骤s104：根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，所述脉冲产品的销量变化呈零散分布。
105.在具体实施过程中，划分方式可以包含以下步骤：
106.①
获取历史时长内所述第一类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年。例如：获取第一类别产品中某产品在进行分类前两年的每月销量以及每月销量所在年份对应的年销量，用每月销量比上该月销量对应的年销量，得到24个比例数据。
107.②
基于相同年份中的不同月份销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份销量占年销量的比例，在所述第一类别产品中确定出所述第一子类别产品，其中，所述第一子类别产品包括特殊产品和季节性产品。
108.在具体实施过程中，第一子类别产品可以通过差异性判断和重复性判断来确定，下面对差异性判断和重复性判断分别进行说明。
109.差异性判断：若某个月份的销量占该月份所对应的年销量的比例大于等于预设阈值，确定该月份为第一差异月，确定存在第一差异月的产品为差异性产品。例如：上述24个比例数据中，第一年的第6个月的比例大于预设阈值(如1/6)，则该月为第一差异月，那么存在该第一差异月的产品为差异性产品。
110.重复性判断：第一差异月与第一差异月的前一月以及第一差异月的后一月三个月为第一范围月，若在历史时长中任意连续两年均存在第一差异月，且这两年中的第一差异月所在的第一范围月有重叠，则确定该产品为重复性产品。仍以上述例子举例：若历史时长为两年，第一年的第6个月为第一差异月，那么第一年的第一范围月为5、6、7月；若第二年存在第一差异月，且第一差异月为该年的第7个月，那么第二年的第一范围月为6、7、8月，这两年的第一范围月存在6、7月的重叠，则确定该产品为重复性产品，满足差异性且满足重复性的产品，确定为第一子类别产品。需要说明的是，在判断某种产品是否为重复性产品之前，该产品需先满足为差异性产品。
111.③
将所述第一类别产品中除所述第一子类别产品以外的产品确定为所述脉冲产品。
112.确定满足差异性并满足重复性的产品为第一子类别产品，确定第一类别产品中除第一子类别产品之外的产品为脉冲产品。
113.可选地，所述在所述第一类别产品中确定出所述第一子类别产品之后，所述方法还包括：获取所述第一子类别产品中每种产品的最大连续零销量时长；将所述最大连续零销量时长大于等于预设产品间隔阈值的产品确定为所述特殊产品；将所述最大连续零销量时长小于预设产品间隔阈值的产品确定为所述季节性产品。
114.在得到第一子类别产品后，还可以根据第一子类别产品中最大连续零销售时长与预设产品间隔阈值的关系确定特殊品订单和季节品订单。最大连续零销售时长即在某一产品上市后到进行分类的这段时间中，最长一次连续没有销量的天数。例如：某产品最大连续零销量时长为90天、预设产品间隔阈值为120天，则该产品对应的订单为季节性产品；若某产品最大连续零销量时长为150天、预设产品间隔阈值为120天，则该产品对应的订单为特殊产品。当然，预设产品间隔阈值可以根据实际需要进行设置，这里不做限定。
115.步骤s105：根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。
116.在具体实施过程中，划分方式可以包含以下步骤：
117.a、获取历史时长内所述第二类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
118.b、基于相同年份中的每月销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份占年销量的比例，在所述第二类别产品中确定出所述季节性产品；
119.c、确定满足所述差异性判断、且满足所述重复性判断的订单，为所述季节品订单；
120.d、将所述第二类别产品中除所述季节性产品以外的产品确定为所述第二子类别产品，其中，所述第二子类别产品包括常规产品和高波动产品。
121.其中，步骤a以及步骤b的实施方式与前文所述第一预设策略的步骤
①
以及步骤
②
类似，故在此不再对步骤a以及步骤b过多赘述。
122.在划分第二类别产品时，满足差异性判断且满足重复性判断的产品，分类为季节性产品，在第二类别产品中除季节性产品之外的产品为第二子类别产品。
123.可选地，在所述将所述第二类别产品中除所述季节性产品以外的产品确定为所述第二子类别产品之后，所述方法还包括：获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值；基于所述日销量标准差与所述日销量均值，确定所述第二子类别产品中每种产品的波动程度；确定所述第二子类别产品中所述波动程度小于预设波动阈值的产品为所述常规产品；确定所述第二子类别产品中所述波动程度大于等于所述预设波动阈值的产品为所述高波动产品。
124.在得到第二子类别产品后，还可以根据波动性确定高波动产品和常规产品。根据实际情况，获取在分类时前y年中第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值(y为正整数)。每种产品中日销量标准差与日销量均值的比值，为每种产品的波动程度，将波动程度大于等于预设波动阈值的产品分类为高波动产品，将波动程度小于预设波
动阈值的产品分类为常规产品。对产品的波动程度计算可以排除销量绝对量的影响。以预设波动阈值为2举例：在进行分类前2年中，某产品的日销量标准差为50，日销量均值为100，波动程度为0.5，小于预设波动阈值，则将该产品分类为常规产品；若某产品的日销量标准差为200，日销量均值为80，波动程度为2.5，大于预设波动阈值，则将该产品分类为高波动产品。当然，预设波动阈值可以根据实际需要进行设置，这里不做限定。
125.可选地，在所述获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值之前，所述方法还包括：针对所述第二子类别产品中的每种产品，在该种产品的历史日销量数据中过滤掉该种产品上市后目标时长内的日销量数据；所述获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值，包括：根据过滤后的每种产品的日销量数据，确定所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值。
126.由于产品新上市时会有各种业务操作，如新品铺货等，会出现和稳定销售阶段不同的异常波动。因此，为避免造成干扰，在计算订单的波动程度之前，获取第二子类别产品的日销量时，会筛除第二子类别产品中每种产品上市后目标时长内的销量数据，其中，目标时长可以根据实际需要进行设定，例如，筛除产品上市后前两个月的日销量，再使用筛除后的日销量来确定日销量标准差以及日销量均值，进一步计算波动程度。
127.为了方便更好地对本方案进行理解，本说明书提供了如图2所示的分类流程图，以获取距离分类时两年内的销售情况、优选的阈值，对本方案进行说明：
128.首先确定待分类产品的产品状态；
129.根据待分类产品的产品状态，将退市的产品分为退市产品，将没有退市的产品分为在售产品；
130.根据最早销量时间、距今停滞销售时长以及销售天数，将最早销量时间小于等于新品期阈值60天的产品分为新型产品，将距今停滞销售时长大于等于预设的最大停滞销售时长阈值365天，或超过历史最大连续零销售时长30天的产品分为滞销产品，将销售天数小于等于预设有效记录阈值7天的产品分类为异常产品，以上三类产品为第一组产品，在售品产品中，除第一组产品外的产品为第二组产品；
131.根据零销售天数占比，将第二组产品中零销售天数占比大于等于75％的产品分为第一类别产品，将第二组产品中零销售天数占比小于75％的产品分为第二类别产品；
132.通过差异性以及重复性判断，将第一类别产品中满足差异性且满足重复性的产品分为第一子类别产品，满足差异性和重复性其一、或都不满足的产品分为脉冲产品；
133.根据最大连续零销量时长是否大于等于预设产品间隔阈值120天，将第一子类别产品的中最大连续零销量时长大于等于预设产品间隔阈值120天的产品分为特殊产品，将第一子类别产品中最大连续零销量时长小于预设产品间隔阈值120天的产品分为季节性产品；
134.通过差异性以及重复性判断，将第二类别产品中满足差异性且满足重复性的产品分为季节性产品，满足差异性和重复性其一、或都不满足的产品分为第二子类别产品；
135.通过波动程度判断，将第二子类别产品中波动程度大于等于波动阈值2的产品分为高波动产品，将第二子类别产品中波动程度小于波动阈值2的产品分为常规产品。
136.上述本技术实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：
137.通过上述方案，将产品分类为常规产品、高波动产品、脉冲产品、季节性产品、新型
产品、滞销产品、异常产品、特殊产品、退市产品共九类产品，考虑到了产品销售的季节性、新品上市的销量异常时期等多种因素，相比现有的分类方法更加准确、合理。
138.实施例二
139.本技术提供一种产品分类装置200，如图3所示，为其示意图，包括：
140.日销量数据获取单元201，用于获取每种在售产品的历史日销量数据；
141.第一分类单元202，用于基于所述每种在售产品的历史日销量数据，将在售产品划分为第一组产品和第二组产品；
142.第二分类单元203，用于获取所述第二组产品中每种产品的零销量天数占比，基于所述每种产品的零销量天数占比，将所述第二组产品划分成第一类别产品以及第二类别产品；
143.第三分类单元204，用于根据产品的季节性特征，将所述第一类别产品划分为第一子类别产品以及脉冲产品，所述脉冲产品的销量变化呈零散分布；
144.第四分类单元205，用于根据产品的季节性特征，将所述第二类别产品划分为第二子类别产品以及季节性产品。
145.优选地，所述历史日销量数据包括产品的最早销量时间、产品的停滞销售时长以及产品的销售天数，所述第一组产品包括新型产品、滞销产品以及异常产品，第一分类单元202，用于：
146.基于所述每种产品的最早销量时间，在所述在售产品中确定出所述新型产品；
147.基于所述每种产品的停滞销售时长，在所述在售产品中确定出所述滞销产品；
148.基于所述每种产品的销售天数，在所述在售产品中确定出所述异常产品；
149.将除所述第一组产品以外的产品确定为所述第二组产品。
150.优选地，装置200还包括：
151.产品状态确定单元，用于确定待分类产品的产品状态，所述产品状态为在售状态或退市状态；将所述产品状态为所述退市状态的产品确定为退市产品，以及将所述产品状态为所述在售状态的产品确定为所述在售产品。
152.优选地，第三分类单元204，用于：
153.获取历史时长内所述第一类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
154.基于相同年份中的不同月份销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份销量占年销量的比例，在所述第一类别产品中确定出所述第一子类别产品，其中，所述第一子类别产品包括特殊产品和季节性产品；
155.将所述第一类别产品中除所述第一子类别产品以外的产品确定为所述脉冲产品。
156.优选地，第三分类单元204，还包括：
157.最大连续零销量时长获取单元，用于获取所述第一子类别产品中每种产品的最大连续零销量时长；
158.特殊产品确定单元，用于将所述最大连续零销量时长大于等于预设产品间隔阈值的产品确定为所述特殊产品；
159.季节性产品确定单元，用于将所述最大连续零销量时长小于预设产品间隔阈值的
产品确定为所述季节性产品。
160.优选地，第四分类单元205，用于：
161.获取历史时长内所述第二类别产品中每种产品的每月销量以及所述每月销量所在年份对应的年销量，基于所述每月销量以及所述年销量，得到所述每月销量占所述年销量的比例，其中，所述历史时长大于等于两年；
162.基于相同年份中的每月销量占年销量的比例，以及不同年份中的相同月份占年销量的比例，在所述第二类别产品中确定出所述季节性产品；
163.将所述第二类别产品中除所述季节性产品以外的产品确定为所述第二子类别产品，其中，所述第二子类别产品包括常规产品和高波动产品。
164.优选地，第四分类单元205，还包括：
165.日销量计算单元，用于获取所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值；
166.波动程度确定单元，用于基于所述日销量标准差与所述日销量均值，确定所述第二子类别产品中每种产品的波动程度；
167.常规产品确定单元，用于确定所述第二子类别产品中所述波动程度小于预设波动阈值的产品为所述常规产品；
168.高波动产品确定单元，用于确定所述第二子类别产品中所述波动程度大于等于所述预设波动阈值的产品为所述高波动产品。
169.优选地，第四分类单元205，还包括：
170.过滤后的日销量获取单元，用于针对所述第二子类别产品中的每种产品，在该种产品的历史日销量数据中过滤掉该种产品上市后目标时长内的日销量数据；
171.筛除后的日销量确定单元，用于根据过滤后的每种产品的日销量数据，确定所述第二子类别产品中每种产品的日销量标准差以及日销量均值。
172.关于上述装置200，其中各个单元的具体功能已经在本说明书实施例提供的产品分类方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
173.实施例三
174.基于与前述实施例中产品分类方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种服务器，如图4所示，包括：
175.存储器304、处理器302及存储在存储器304上并可在处理器302上运行的计算机程序，所述处理器302执行所述程序时实现前文所述产品分类方法的步骤。
176.其中，在图4中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
177.实施例四
178.基于同一发明构思，本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述产品分类方法的任一方法的步骤。
179.由于本实施例所介绍的电子设备为实施本技术实施例中信息处理的方法所采用的电子设备，故而基于本技术实施例中所介绍的信息处理的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本技术实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本技术实施例中信息处理的方法所采用的电子设备，都属于本技术所欲保护的范围。
180.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
181.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
182.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
183.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
184.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
185.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。