买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明提供一种基于数据分析的门店商品补货预测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取顾客识别信息；采集顾客行为数据；对顾客进行分类；分析商品关联关系；预测顾客流量；预测顾客群体组成；预测商品销量；优化补货策略；评估预测结果并调整参数。所述装置包括与上述步骤对应的功能模块。所述设备包括处理单元、存储单元、通信单元和数据采集单元等。所述存储介质存储有用于执行上述方法的计算机程序。本发明通过多维度数据分析和多目标优化，提高了补货决策的准确性和适应性。

主权项：1.一种基于数据分析的门店商品补货预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.顾客识别与档案：利用人脸识别技术识别进店顾客的面部信息，基于面部信息，对顾客进行无记名识别，为每位识别的顾客生成唯一标识符；S2.顾客行为数据采集：利用视频监控技术获取顾客在店内的活动视频数据，进而提取顾客行为数据，其中所述行为数据包括顾客的停留时间、购物路线、关注区域和商品交互行为；S3.顾客群体分类：基于步骤S2采集的行为数据和存储的历史消费记录，使用K-means聚类算法对顾客进行分类，并为不同类别赋予特征标签；S4.商品关联分析：应用Eclat算法分析商品之间的互补关系和替代关系，生成商品关联规则集；S5.顾客流量预测：采用Prophet时间序列预测模型，结合历史顾客流量数据、时间信息、天气数据和促销活动信息，预测指定时间段内的门店顾客数量；S6.顾客群体组成预测：基于步骤S3的顾客分类结果、历史群体组成数据和促销活动信息，使用Dirichlet回归模型预测指定时间段内各类别顾客的比例分布，模型输入包括时间特征、历史群体比例数据和相关的外部因素，输出为预测时间段内各群体比例；S7.商品销量预测：整合步骤S5的顾客流量预测结果、步骤S6的群体组成预测结果，并显式应用步骤S4的商品关联分析结果，使用XGBoost模型预测指定时间段各商品的销量；S8.补货策略优化：应用NSGA-II多目标优化算法，以最大化预期利润和最小化缺货风险为目标，同时显式整合步骤S4得到的商品关联关系，制定补货策略；S9.周期性评估与调整：每7天进行一次系统评估，比较预测结果与实际销售情况，计算平均绝对百分比误差MAPE；当MAPE超过预设阈值时，对各模块的参数进行动态调整。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京惠宜选即时科技有限公司 一种基于数据分析的门店商品补货预测方法、装置、设备和存储介质