技术特征：

1.一种用于门店销售计划的智能分解方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：基于历史数据的汇总分析，针对于门店销售计划的年度销售基数，设定包括将所述年度销售基数分配到每个周的年-周系数、将每周的销售营收计划分配到每一天的周-日系数在内的比例系数，以及包括促销系数、天气系数和增长系数在内的调节系数，通过所述比例系数和所述调节系数对所述年度销售基数进行划分，得到后续每一天的门店目标销售额；s2：获取预测门店过去一段时间内的每日销售额，形成销售额时间序列，应用sarima算法模型提取所述销售额时间序列的包括趋势、季节和残差在内的要素值，基于所述sarima算法模型和所述要素值预测后续的门店目标销售额；s3：采用加权平均的方式对步骤s1和s2中计算得到的门店目标销售额进行综合，得到最终的门店目标销售额。2.根据权利要求1所述的用于门店销售计划的智能分解方法，其特征在于，在步骤s1中，通过所述比例系数和调节系数对所述年度销售基数进行划分，得到每一天的门店销售额，还包括：采用统计算法对销售计划进行划分，具体包括以下公式:当日门店目标金额＝所述年度销售基数*所述年-周系数*所述周-日系数*所述促销系数*所述天气系数*所述增长系数；其中，所述年度销售基数为零售企业制定的门店的年度销售营收目标门店营销方案步骤，或上一年度的销售营收总额；所述年-周系数为基于历史数据汇总分析，将该门店的所述年度销售基数分解到各个周的比例系数，得到每周的销售营收目标；所述周-日系数为基于历史数据汇总分析，将该门店的每周销售营收目标分解到每周周一到周日产生的波动所形成的比例系数，得到每日的销售营收目标；所述促销系数为引入了促销因数，对销售业绩带来的波动产生的调节系数；所述天气系数为引入了天气因数，对销售业绩带来的波动产生的调节系数；所述增长系数为其他的对销售业绩带来的波动进行调节的调节系数。

3.根据权利要求1所述的用于门店销售计划的智能分解方法，其特征在于，在步骤s2中，在应用所述sarima算法模型提取所述销售额时间序列的包括趋势、季节和残差在内的所述要素值之后，还包括：通过移动平均值和标准差来校验所述销售额时间序列的平稳性。4.根据权利要求1所述的用于门店销售计划的智能分解方法，其特征在于，在步骤s3中，得到最终的门店目标销售额之后，还包括：采用平均百分比误差公式mape，对分解后的门店目标销售额与实际销售额计算平均百分比误差，以根据计算结果对门店目标销售额进行优化。5.根据权利要求1所述的用于门店销售计划的智能分解方法，其特征在于，在步骤s2之前，还包括：所述sarima算法模型采用arima(p,d,q)(p,d,q)s时间序列模型，其中，p为非季节性自回归阶数，d为非季节性差分阶数，q为非季节性移动平均阶数，p为季节性自回归阶数，d为季节性差分阶数，q为季节性移动平均阶数，s为时间序列的周期。6.根据权利要求5所述的用于门店销售计划的智能分解方法，其特征在于，还包括：选取所述时间序列模型的参数值，具体为：

生成所述时间序列模型的参数值的不同组合，计算每一个组合的所述时间序列模型的参数值的aic值，选取所述aic值最低的组合。7.一种执行如权利要求1-6中任意一项所述的用于门店销售计划的智能分解方法的用于门店销售计划的智能分解系统，其特征在于，包括：统计算法模块，用于基于历史数据的汇总分析，针对于门店销售计划的年度销售基数，设定包括将所述年度销售基数分配到每个周的年-周系数、将每周的销售营收计划分配到每一天的周-日系数在内的比例系数门店营销方案步骤，以及包括促销系数、天气系数和增长系数在内的调节系数，通过所述比例系数和调节系数对所述年度销售基数进行划分，得到后续每一天的门店目标销售额；sarima算法模块，用于获取预测门店过去一段时间内的每日销售额，形成销售额时间序列，应用sarima算法模型提取所述销售额时间序列的包括趋势、季节和残差在内的要素值，基于所述sarima算法模型和所述要素值预测后续的门店目标销售额；加权平均模块，用于采用加权平均的方式对统计算法模块和sarima算法模块中计算得到的门店目标销售额进行综合，得到最终的门店目标销售额。8.根据权利要求7所述的用于门店销售计划的智能分解系统，其特征在于，所述sarima算法模块，还包括：平稳性校验单元，用于在应用所述sarima算法模型提取所述销售额时间序列的包括趋势、季节和残差在内的所述要素值之后，通过移动平均值和标准差来校验所述销售额时间序列的平稳性。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-6中任意一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如权利要求1至6中任一项所述的方法被执行。

技术总结

本发明涉及销售计划技术领域，提供了一种用于门店销售计划的智能分解方法及系统，方法包括：针对于门店销售计划的年度销售基数，设定比例系数和调节系数，通过比例系数和调节系数对年度销售基数进行划分，得到后续每一天的门店目标销售额；获取预测门店过去一段时间内的每日销售额，形成销售额时间序列，应用SARIMA算法模型提取销售额时间序列的要素值，基于SARIMA算法模型和要素值预测后续的门店目标销售额；采用加权平均的方式对两种方式预测的门店目标销售额进行综合，得到最终的门店目标销售额。能够对指定的门店设定销售计划，并根据每一个门店自身的销售特点，将销售计划进行分解。进行分解。进行分解。

技术研发人员：王忆新 赵龙涛 王元盛 吴昭松 王新 彭肖溶 朱婵娟

受保护的技术使用者：上海海鼎信息工程股份有限公司

技术研发日：2021.12.23

技术公布日：2022/7/4

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