數據流量產品的價格預測方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種數據流量產品的價格預測方法。本發明專利技術還公開了一種數據流量產品的價格預測裝置。本發明專利技術根據當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型，通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度，計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益，將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格，能夠盡量幫助市場管理人員更好地去調控市場、配置資源，從而減少市場管理人員的工作量。

Method and device for predicting price of data traffic products

The invention discloses a method for predicting the price of a data flow product. The invention also discloses a device for predicting the price of the data flow product. According to the current price forecasting model of the current position information and the current time to determine the corresponding information, through the current price forecasting model to forecast the data flow of different products into a single speed intends to set up the corresponding price, calculated to be set up into single speed generated by the total revenue and the corresponding price, the highest total revenue to set the price as the price forecast, to help market managers to better control the market, the market allocation of resources, thereby reducing the workload of managers.

【技術實現步驟摘要】
數據流量產品的價格預測方法及裝置
本專利技術涉及網站
，尤其涉及一種數據流量產品的價格預測方法及裝置。
技術介紹
數據流量產品是伴隨近年來移動互聯網高速發展和智能手機普及產生的資源型產品，一方面是智能手機用戶對網絡流量應用的需求，一方面是運營商公司將帶寬資源整合提供的服務，數據流量產品本質上是占用網絡資源的一項服務型產品。服務是伴隨需求存在的，通過提前對需求量進行預估和測算，并提供相應的資源容量去支撐，才能既保證滿足用戶的需求和完善的體驗，同時也不會因為配置過多的資源而造成浪費。例如在月初市場對大規格的流量包需求比較大，但是在月末，小規格的流量包會更受市場青睞，同時對網絡響應的體驗要求會比較高，這也是由系統訂單分發速度所決定的。因而，如何提供一種數據流量產品(流量包)在電商平臺中的價格預測方法，以能較為準確的預測價格和進單速度的分布，進而幫助市場管理人員更好地去調控市場、配置資源，從而減少市場管理人員的工作量，已成為本領域從業者亟待解決的技術問題。上述內容僅用于輔助理解本專利技術的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。
技術實現思路
本專利技術的主要目的在于提供一種數據流量產品的價格預測方法及裝置，旨在解決如何減少市場管理人員的工作量的技術問題。為實現上述目的，本專利技術提供一種數據流量產品的價格預測方法，所述方法包括以下步驟：獲取當前位置信息及當前時間信息；根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型；通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度；計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益；將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格。優選地，所述獲取當前位置信息及當前時間信息之前，所述方法還包括：獲取在預設地域范圍及預設時間段內的電商平臺歷史數據，根據獲取的電商平臺歷史數據建立所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型，以獲得不同地域范圍及時間段的價格預測模型；相應地，所述根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型，具體包括：獲取所述當前位置信息所屬的當前地域范圍，獲取所述當前時間信息所屬的當前時間段，并將所述當前地域范圍及當前時間段的價格預測模型作為當前價格預測模型。優選地，所述價格預測模型為P＝aV+b其中，V為進單速度，P為數據流量產品的價格，a為關系一次項，b為行數項。優選地，所述根據獲取的電商平臺歷史數據建立所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型，具體包括：根據獲取的電商平臺歷史數據根據線性擬合的方式確定所述價格預測模型中的a和b，并將代入a和b的價格預測模型作為所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型。優選地，所述電商平臺歷史數據包括：數據流量產品的歷史價格和歷史進單速度。此外，為實現上述目的，本專利技術還提供一種數據流量產品的價格預測裝置，所述裝置包括：數據獲取模塊，用于獲取當前位置信息及當前時間信息；模型確定模塊，用于根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型；速度預估模塊，用于通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度；收益計算模塊，用于計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益；價格預測模塊，用于將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格。優選地，所述裝置還包括：模型建立模塊，用于獲取在預設地域范圍及預設時間段內的電商平臺歷史數據，根據獲取的電商平臺歷史數據建立所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型，以獲得不同地域范圍及時間段的價格預測模型；相應地，所述模型確定模塊，還用于獲取所述當前位置信息所屬的當前地域范圍，獲取所述當前時間信息所屬的當前時間段，并將所述當前地域范圍及當前時間段的價格預測模型作為當前價格預測模型。優選地，所述價格預測模型為P＝aV+b其中，V為進單速度，P為數據流量產品的價格，a為關系一次項，b為行數項。優選地，所述模型建立模塊，還用于根據獲取的電商平臺歷史數據根據線性擬合的方式確定所述價格預測模型中的a和b，并將代入a和b的價格預測模型作為所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型。優選地，所述電商平臺歷史數據包括：數據流量產品的歷史價格和歷史進單速度。本專利技術根據當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型，通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度，計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益，將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格，能夠盡量幫助市場管理人員更好地去調控市場、配置資源，從而減少市場管理人員的工作量。附圖說明圖1為本專利技術數據流量產品的價格預測方法第一實施例的流程示意圖；圖2為本專利技術數據流量產品的價格預測方法第二實施例的流程示意圖；圖3為本專利技術數據流量產品的價格預測裝置第一實施例的功能模塊示意圖；圖4為本專利技術數據流量產品的價格預測裝置第二實施例的功能模塊示意圖。本專利技術目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步說明。具體實施方式應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本專利技術，并不用于限定本專利技術。參照圖1，本專利技術第一實施例提供一種數據流量產品的價格預測方法，所述方法包括：S10：獲取當前位置信息及當前時間信息；需要說明的是，本實施例的方法的執行主體為用戶設備，所述用戶設備即為電商平臺中商鋪的市場管理人員所使用的設備，可為手機、平板電腦、PC機、筆記本電腦或掌上電腦PDA等設備，本實施例對此不加以限制?？衫斫獾氖牵霎斍拔恢眯畔⒓礊樗鲇脩粼O備當前所處的位置信息，所述當前時間信息即為反映當前所處時刻的信息。S20：根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型；在具體實現中，由于不同位置、不同時間所對應的價格預測模型會存在不同，例如：在電商平臺中，在月初時電商平臺對大規格的流量包需求比較大，但是在月末時，小規格的流量包會更受市場青睞，同時對網絡響應的體驗要求會比較高，因此進單速度會有所不同。S30：通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度；可理解的是，所述當前價格預測模型即可反映數據流量產品的價格及進單速度之間的關系，因此，可通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度。S40：計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益；可理解的是，由于銷售價格＝成本價格+電商分賬+產品利潤，銷售價格＝標準價格×折扣，進單速度＝單位時間進單量/單位時間，而成本價格和電商分賬為固定值，因此，在確定價格及進單速度后，即可計算總收益，總收益＝產品利潤×進單速度。S50：將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格。在具體實現中，所述總收益最高的擬設置價格即為預測價格，為便于告知用戶，可對所述預測價格進行展示，當然，還可將不同擬設置價格及對應的總收益之間的對應曲線進行展示。本實施例根據當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型，通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度，計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益，將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格，能夠盡量幫助市場管理人員更好地去調控市場、配置資源，從而減少市場管理人員的工作量。參照圖2，圖2為本專利技術數據流量產品的價格預本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種數據流量產品的價格預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：獲取當前位置信息及當前時間信息；根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型；通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度；計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益；將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格。

【技術特征摘要】
1.一種數據流量產品的價格預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：獲取當前位置信息及當前時間信息；根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型；通過所述當前價格預測模型預估數據流量產品的不同擬設置價格對應的進單速度；計算不同擬設置價格及對應的進單速度所產生的總收益；將所述總收益最高的擬設置價格作為預測價格。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當前位置信息及當前時間信息之前，所述方法還包括：獲取在預設地域范圍及預設時間段內的電商平臺歷史數據，根據獲取的電商平臺歷史數據建立所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型，以獲得不同地域范圍及時間段的價格預測模型；相應地，所述根據所述當前位置信息及當前時間信息確定對應的當前價格預測模型，具體包括：獲取所述當前位置信息所屬的當前地域范圍，獲取所述當前時間信息所屬的當前時間段，并將所述當前地域范圍及當前時間段的價格預測模型作為當前價格預測模型。3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述價格預測模型為P＝aV+b其中，V為進單速度，P為數據流量產品的價格，a為關系一次項，b為行數項。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據獲取的電商平臺歷史數據建立所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型，具體包括：根據獲取的電商平臺歷史數據根據線性擬合的方式確定所述價格預測模型中的a和b，并將代入a和b的價格預測模型作為所述預設地域范圍及預設時間段的價格預測模型。5.如權利要求2～4中任一項所述的方法，其特征在于，所述電商平臺歷史數據包括：數據流量產...

【專利技術屬性】
技術研發人員：程才，張睿，
申請(專利權)人：武漢昊陽科技有限公司，
類型：發明
國別省市：湖北,42