專利名稱：數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及汽車銷售領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種數(shù)據(jù)處理方法及一種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
汽車供應(yīng)商在對每月區(qū)域和網(wǎng)點的汽車銷售量進行評價時，需要制定汽車銷量計劃。目前，汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)(例如計劃區(qū)域月銷量或計劃網(wǎng)點月銷量)僅靠人為自行設(shè)定，由于這種設(shè)定方法隨意性較大，設(shè)定結(jié)果較不合理，往往導致汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)與實際銷售數(shù)據(jù)差距較大，直接影響到對汽車銷售量的評價。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對目前汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)僅靠人為自行設(shè)定，導致汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)與實際銷售數(shù)據(jù)差距較大，影響到對汽車銷售量的評價的問題，提供一種較為合理、準確的獲取汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。為了實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型；建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型映射關(guān)系； 獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)；確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型；根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理；以及輸出處理后的數(shù)據(jù)。本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括語言轉(zhuǎn)換模塊，用于將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型；映射建立模塊，用于建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系；數(shù)據(jù)接收模塊，用于獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)；類型確定模塊，用于確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型；數(shù)據(jù)匹配模塊，用于根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；數(shù)據(jù)處理模塊，用于根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理；以及數(shù)據(jù)輸出模塊，用于輸出處理后的數(shù)據(jù)。由于本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用了與汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型來對所述初始數(shù)據(jù)進行處理，由此，處理后獲得的汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)與現(xiàn)有技術(shù)中僅靠人為自行設(shè)定的數(shù)據(jù)相比更加準確，可靠性較高，得到的結(jié)果與實際結(jié)果相比差距更小。


圖1為本發(fā)明提供數(shù)據(jù)處理方法的流程圖；圖2為本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法做進一步的詳細描述。需要說明的是，本發(fā)明的“自然語言邏輯”指的是用戶所要獲得的汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)，例如所要計算的計劃區(qū)域月銷量、所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量等等，“數(shù)據(jù)處理模型”指的是用于計算汽車銷量計劃中的各個汽車銷售數(shù)據(jù)的各個計算公式，“初始數(shù)據(jù)”指的是用于代入數(shù)據(jù)處理模型以獲得汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)的已有汽車銷售數(shù)據(jù)。本發(fā)明的“區(qū)域”指的是全國范圍內(nèi)的任一省、市、自治區(qū)、直轄市，“區(qū)域月銷量” 指的是全年12個月中任一月的特定區(qū)域的汽車銷售量，所述的“月總銷量”指的是全年12 個月中任一月的全國所有區(qū)域的汽車總銷售量；其中，“計劃月總銷量T”為根據(jù)當年銷量任務(wù)(該當年銷量任務(wù)指的是根據(jù)往年總銷量及市場形勢，在上年年末制定的一個總的銷量計劃)、往年同期銷量對各月進行分解，同時根據(jù)上月銷量、實際當年銷量任務(wù)完成率、市場形勢進行調(diào)整而制定的月總銷量計劃。此計劃通常在上年年末制定，每月月底均需對下月的計劃進行調(diào)整?？梢愿鶕?jù)實際操作的需要來對區(qū)域和月份進行選擇，本發(fā)明對此不做限定，例如在計算北京地區(qū)六月份的計劃月銷量時，計劃月總銷量T指的是六月份全國所有區(qū)域的汽車計劃總銷售量，上年實際月總銷量R指的是上年六月份全國所有區(qū)域的汽車實際總銷售量，上年實際區(qū)域月銷量Al指的是上年六月份北京地區(qū)的汽車實際銷售量，計劃區(qū)域月銷量S3指的是所要計算的六月份北京地區(qū)的汽車計劃銷售量。為了計算汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)，如圖1所示，本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟S1)將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型；s》建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系；s;3)獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)；S4)確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；S6)根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理； 以及S7)輸出處理后的數(shù)據(jù)。為了將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為與數(shù)據(jù)處理模型匹配的格式，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，步驟Si)包括對所述自然語言邏輯進行語言解析；根據(jù)語言解析結(jié)果將所述自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為所述數(shù)據(jù)處理模型。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，為了計算汽車銷量計劃中的計劃區(qū)域月銷量，所述初始數(shù)據(jù)包括計劃月總銷量T、上年實際月總銷量R、上年實際區(qū)域月銷量Al、本年平均月總銷量L、本年區(qū)域平均月銷量Bi、以及第一修正參數(shù)a ；所述處理后的數(shù)據(jù)包括第一計劃區(qū)域月銷量Sl = A1/R*T、第二計劃區(qū)域月銷量S2 = B1/L*T、以及所要計算的計劃區(qū)域月銷量 S3 = Sl*a+S2*(l_a)，其中 0 < a < 1。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，利用計劃月總銷量Τ、上年實際月總銷量R、上年實際區(qū)域月銷量Al可以計算得到第一計劃區(qū)域月銷量Sl = A1/R*T。該第一計劃區(qū)域月銷量Sl 僅是根據(jù)上年實際的區(qū)域月銷量與月總銷量的比例計算得出的理論值，由于全年中每個月的汽車銷售量會因為油價、購置稅變動等各種因素的影響而變化，該第一計劃區(qū)域月銷量 Sl與實際結(jié)果的符合度并不高。利用計劃月總銷量T、本年平均月總銷量L、本年區(qū)域平均月銷量Bl可以計算得到第二計劃區(qū)域月銷量S2 = B1/L*T。其中，本年平均月總銷量L指的是本年中任意M個月的平均月總銷量，本年區(qū)域平均月銷量Bl指的是本年中任意M個月的區(qū)域平均月銷量，M是月份數(shù)量，2 < M < 12。M的值可以根據(jù)實際操作的需要進行設(shè)定，例如每年的上半年為汽車銷售淡季，汽車的銷售量通常變化不大，則可以將M設(shè)定為6，并根據(jù)1月至6月這6個月的汽車銷售量來進行計算。根據(jù)實際操作的選擇并且為了更加便于計算，優(yōu)選情況下，M = 3。該第二計劃區(qū)域月銷量S2與實際結(jié)果的符合度也并不高。可以采用第一修正參數(shù)a來對上述兩個步驟計算得到的第一計劃區(qū)域月銷量Sl 和第二計劃區(qū)域月銷量S2進行修正，以得到更加精確的計算結(jié)果。由此，利用所述第一計劃區(qū)域月銷量Si、所述第二計劃區(qū)域月銷量S2和第一修正參數(shù)a可以計算得到計劃區(qū)域月銷量 S3 = Sl*a+S2*(l_a)，其中 0 < a < 1。此處，a為根據(jù)與實際結(jié)果符合度來對第一計劃區(qū)域月銷量Sl和第二計劃區(qū)域月銷量S2進行修正的修正參數(shù)，其取值范圍為0 < a < 1?？梢酝ㄟ^多種方式來計算該修正參數(shù)a，例如賦予a以若干預設(shè)值，每次將不同的a值代入上述計算公式中計算得出計劃區(qū)域月銷量S3，根據(jù)若干年的實際區(qū)域月銷量與每次計算出的計劃區(qū)域月銷量S3之間的差值來確定a值，將最小差值所對應(yīng)的a值作為本發(fā)明技術(shù)方案中的修正參數(shù)a。根據(jù)試驗的結(jié)果，優(yōu)選情況下，a = 0.2。由于修正參數(shù)a為根據(jù)試驗結(jié)果得到的經(jīng)驗值，采用a對第一計劃區(qū)域月銷量Sl 和第二計劃區(qū)域月銷量S2進行修正，可以得到準確度較高、與實際結(jié)果差距較小的所要計算的計劃區(qū)域月銷量S3。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，為了計算汽車銷量計劃中的計劃網(wǎng)點月銷量，本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法中，所述初始數(shù)據(jù)還包括上年實際網(wǎng)點月銷量D1、本年網(wǎng)點平均月銷量El以及第二修正參數(shù)b ；所述處理后的數(shù)據(jù)還包括第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl = D1/R*T、第二計劃網(wǎng)點月銷量F2 = E1/B1*S3、以及所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量F3 = Fl*b+F2*(l-b)，其中 0 < b < 1。需要說明的是，此處所述的“網(wǎng)點”指的是各個區(qū)域中的汽車銷售點，例如4S店， “網(wǎng)點月銷量”指的是全年12個月中任一月的特定區(qū)域中的特定銷售點的汽車銷售量；可以根據(jù)實際操作的需要來對區(qū)域、網(wǎng)點和月份進行選擇，本發(fā)明對此不做限定，例如在計算北京地區(qū)某銷售點六月份的計劃月銷量時，上年實際網(wǎng)點月銷量Dl指的是上年六月份北京地區(qū)的該銷售點的汽車實際銷售量，計劃網(wǎng)點月銷量F3指的是所要計算的六月份北京地區(qū)的該銷售點的汽車計劃銷售量。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，利用計劃月總銷量T、上年實際月總銷量R、上年實際網(wǎng)點月銷量Dl可以計算得到第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl = D1/R*T，此步驟與本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理方法中第一計劃區(qū)域月銷量Sl的計算方式基本相同，僅存在“區(qū)域”與“網(wǎng)點”的差別。利用所述計劃區(qū)域月銷量S3、本年區(qū)域平均月銷量Bi、本年網(wǎng)點平均月銷量El可以計算得到第二計劃網(wǎng)點月銷量F2 = E1/B1*S3。其中，本年網(wǎng)點平均月銷量El指的是本年中任意N個月的網(wǎng)點平均月銷量，N指的是月份數(shù)量，2 < NS 12。N的值可以根據(jù)實際操作的需要進行設(shè)定，根據(jù)實際操作的選擇并且為了更加便于計算，優(yōu)選情況下，N = 3。該第二計劃網(wǎng)點月銷量F2是根據(jù)計算得到的計劃區(qū)域月銷量S3來計算的，與實際結(jié)果的符合度并不高?？梢圆捎玫诙拚齾?shù)b來對上述步驟計算得到的第一計劃網(wǎng)點月銷量F 1和第二計劃網(wǎng)點月銷量F2進行修正，以得到更加精確的計算結(jié)果。由此，利用所述第一計劃網(wǎng)點月銷量F1、所述第二計劃網(wǎng)點月銷量F2和第二修正參數(shù)b可以得到計劃網(wǎng)點月銷量F3 = Fl*b+F2*(l-b)，其中 0 < b < 1。此處，b為根據(jù)與實際結(jié)果符合度來對第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl和第二計劃網(wǎng)點月銷量F2進行修正的修正參數(shù)，其取值范圍為0 < b < 1?？梢酝ㄟ^多種方式來計算該修正參數(shù)b，例如賦予b以若干預設(shè)值，每次將不同的b值代入上述計算公式中計算得出計劃網(wǎng)點月銷量F3，根據(jù)若干年的實際網(wǎng)點月銷量與每次計算出的計劃網(wǎng)點月銷量F3之間的差值來確定b值，將最小差值所對應(yīng)的b值作為本發(fā)明技術(shù)方案中的修正參數(shù)b。根據(jù)試驗的結(jié)果，優(yōu)選情況下，b = 0.2。由于修正參數(shù)b為根據(jù)試驗結(jié)果得到的經(jīng)驗值，采用b對第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl 和第二計劃網(wǎng)點月銷量F2進行修正，可以得到準確度較高、與實際結(jié)果差距較小的所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量F3。由于本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法采用了與汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型來對所述初始數(shù)據(jù)進行處理，由此，處理后獲得的汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)與現(xiàn)有技術(shù)中僅靠人為自行設(shè)定的數(shù)據(jù)相比更加準確，可靠性較高， 得到的結(jié)果與實際結(jié)果相比差距更小。本發(fā)明還提供了一種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，如圖2所示，該系統(tǒng)包括語言轉(zhuǎn)換模塊1， 用于將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型；映射建立模塊2，用于建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系；數(shù)據(jù)接收模塊3，用于獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)；類型確定模塊4，用于確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型；數(shù)據(jù)匹配模塊5，用于根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；數(shù)據(jù)處理模塊6，用于根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理；以及數(shù)據(jù)輸出模塊 7，用于輸出處理后的數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為與數(shù)據(jù)處理模型匹配的格式，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，所述語言轉(zhuǎn)換模塊1包括語言解析單元，用于對所述自然語言邏輯進行語言解析；以及邏輯轉(zhuǎn)換單元，用于根據(jù)語言解析結(jié)果將所述自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為所述數(shù)據(jù)處理模型。為了實現(xiàn)對汽車銷量計劃中的計劃區(qū)域月銷量的計算，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案， 所述初始數(shù)據(jù)包括計劃月總銷量T、上年實際月總銷量R、上年實際區(qū)域月銷量Al、本年平均月總銷量L、本年區(qū)域平均月銷量Bi、以及第一修正參數(shù)a ；所述處理后的數(shù)據(jù)包括第一計劃區(qū)域月銷量Sl = A1/R*T、第二計劃區(qū)域月銷量S2 = B 1/L*T、以及所要計算的計劃區(qū)域月銷量 S3 = Sl*a+S2*(l_a)，其中 0 < a < 1。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，利用計劃月總銷量Τ、上年實際月總銷量R、上年實際區(qū)域月銷量Al可以計算得到第一計劃區(qū)域月銷量Sl= A1/R*T。利用計劃月總銷量Τ、本年平均月總銷量L、本年區(qū)域平均月銷量Bl可以計算得到第二計劃區(qū)域月銷量S2 = B1/L*T?？梢圆捎玫谝恍拚齾?shù)a來對上述兩個步驟計算得到的第一計劃區(qū)域月銷量Sl和第二計劃區(qū)域月銷量S2進行修正，以得到更加精確的計算結(jié)果。由此，利用所述第一計劃區(qū)域月銷量Si、所述第二計劃區(qū)域月銷量S2和第一修正參數(shù)a可以計算得到計劃區(qū)域月銷量S3 = Sl*a+S2*(l-a)， 其中0 < a < 1。
此處，a為根據(jù)與實際結(jié)果符合度來對第一計劃區(qū)域月銷量Sl和第二計劃區(qū)域月銷量S2進行修正的修正參數(shù)，其取值范圍為0 < a < 1。由于修正參數(shù)a為根據(jù)試驗結(jié)果得到的經(jīng)驗值，采用a對第一計劃區(qū)域月銷量Sl和第二計劃區(qū)域月銷量S2進行修正，可以得到準確度較高、與實際結(jié)果差距較小的所要計算的計劃區(qū)域月銷量S3。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，為了實現(xiàn)對汽車銷量計劃中的計劃網(wǎng)點月銷量的計算，本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中，所述初始數(shù)據(jù)還包括上年實際網(wǎng)點月銷量D1、本年網(wǎng)點平均月銷量El以及第二修正參數(shù)b ；所述處理后的數(shù)據(jù)還包括第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl =D1/R*T、第二計劃網(wǎng)點月銷量F2 = E1/B1*S3、以及所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量 F3 = Fl*b+F2*(l-b)，其中 0 < b < 1。根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，利用計劃月總銷量T、上年實際月總銷量R、上年實際網(wǎng)點月銷量Dl可以計算得到第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl = D1/R*T，此步驟與第一計劃區(qū)域月銷量Sl的計算方式基本相同，僅存在“區(qū)域”與“網(wǎng)點”的差別。利用所述計劃區(qū)域月銷量S3、 本年區(qū)域平均月銷量Bi、本年網(wǎng)點平均月銷量El可以計算得到第二計劃網(wǎng)點月銷量F2 = E1/B1*S3?？梢圆捎玫诙拚齾?shù)b來對上述步驟計算得到的第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl和第二計劃網(wǎng)點月銷量F2進行修正，以得到更加精確的計算結(jié)果。由此，利用所述第一計劃網(wǎng)點月銷量F1、所述第二計劃網(wǎng)點月銷量F2和第二修正參數(shù)b可以得到計劃網(wǎng)點月銷量 F3 = Fl*b+F2*(l-b)，其中 0 < b < 1。此處，b為根據(jù)與實際結(jié)果符合度來對第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl和第二計劃網(wǎng)點月銷量F2進行修正的修正參數(shù)，其取值范圍為0 < b < 1。由于修正參數(shù)b為根據(jù)試驗結(jié)果得到的經(jīng)驗值，采用b對第一計劃網(wǎng)點月銷量Fl和第二計劃網(wǎng)點月銷量F2進行修正，可以得到準確度較高、與實際結(jié)果差距較小的所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量F3。由于本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用了與汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型來對所述初始數(shù)據(jù)進行處理，由此，處理后獲得的汽車銷量計劃中的汽車銷售數(shù)據(jù)與現(xiàn)有技術(shù)中僅靠人為自行設(shè)定的數(shù)據(jù)相比更加準確，可靠性較高， 得到的結(jié)果與實際結(jié)果相比差距更小。雖然本發(fā)明已通過上述實施方式所公開，然而上述實施方式并非用以限定本發(fā)明，任何本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域中的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，應(yīng)當可作各種更動與修改。因此本發(fā)明的保護范圍應(yīng)當以所附權(quán)利要求書所界定的范圍為準。
權(quán)利要求
1.一種數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟51)將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型；52)建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系；53)獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)；54)確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型；55)根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；56)根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理；以及57)輸出處理后的數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟Si)包括 對所述自然語言邏輯進行語言解析；根據(jù)語言解析結(jié)果將所述自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為所述數(shù)據(jù)處理模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述初始數(shù)據(jù)包括計劃月總銷量T、 上年實際月總銷量R、上年實際區(qū)域月銷量Al、本年平均月總銷量L、本年區(qū)域平均月銷量 Bi、以及第一修正參數(shù)a;所述處理后的數(shù)據(jù)包括第一計劃區(qū)域月銷量Sl = A1/R*T、第二計劃區(qū)域月銷量S2 = B1/L*T、以及所要計算的計劃區(qū)域月銷量S3 = Sl*a+S2*(l-a)，其中0 < a < 1。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始數(shù)據(jù)還包括上年實際網(wǎng)點月銷量D1、本年網(wǎng)點平均月銷量El以及第二修正參數(shù)b;所述處理后的數(shù)據(jù)還包括第一計劃網(wǎng)點月銷量Π = D1/R*T、第二計劃網(wǎng)點月銷量F2 = E1/B1祐3、以及所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量F3 = H*b+F2*(l-b)，其中0 < b < 1。
5.一種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括語言轉(zhuǎn)換模塊(1)，用于將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型； 映射建立模塊O)，用于建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系； 數(shù)據(jù)接收模塊(3)，用于獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)； 類型確定模塊G)，用于確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型；數(shù)據(jù)匹配模塊(5)，用于根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；數(shù)據(jù)處理模塊(6)，用于根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理；以及數(shù)據(jù)輸出模塊(7)，用于輸出處理后的數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述語言轉(zhuǎn)換模塊(1)包括 語言解析單元，用于對所述自然語言邏輯進行語言解析；以及邏輯轉(zhuǎn)換單元，用于根據(jù)語言解析結(jié)果將所述自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為所述數(shù)據(jù)處理模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述初始數(shù)據(jù)包括計劃月總銷量T、 上年實際月總銷量R、上年實際區(qū)域月銷量Al、本年平均月總銷量L、本年區(qū)域平均月銷量 Bi、以及第一修正參數(shù)a;所述處理后的數(shù)據(jù)包括第一計劃區(qū)域月銷量Sl = A1/R*T、第二計劃區(qū)域月銷量S2 = B1/L*T、以及所要計算的計劃區(qū)域月銷量S3 = Sl*a+S2*(l-a)，其中0 < a < 1。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述初始數(shù)據(jù)還包括上年實際網(wǎng)點月銷量D1、本年網(wǎng)點平均月銷量El以及第二修正參數(shù)b;所述處理后的數(shù)據(jù)還包括第一計劃網(wǎng)點月銷量Π = D1/R*T、第二計劃網(wǎng)點月銷量F2 = E1/B1祐3、以及所要計算的計劃網(wǎng)點月銷量F3 = H*b+F2*(l-b)，其中0 < b < 1。
全文摘要
本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟S1)將用戶輸入的自然語言邏輯轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理模型；S2)建立所述數(shù)據(jù)處理模型與初始數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系；S3)獲取汽車銷售過程中的初始數(shù)據(jù)；S4)確定所述初始數(shù)據(jù)的初始數(shù)據(jù)類型；S5)根據(jù)所述映射關(guān)系確定與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型；S6)根據(jù)與所述初始數(shù)據(jù)類型匹配的數(shù)據(jù)處理模型對所述初始數(shù)據(jù)進行處理；以及S7)輸出處理后的數(shù)據(jù)。采用本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)處理方法和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)獲得的汽車銷售數(shù)據(jù)與現(xiàn)有技術(shù)中僅靠人為自行設(shè)定的數(shù)據(jù)相比更加準確，可靠性較高，得到的結(jié)果與實際結(jié)果相比差距更小。
文檔編號G06Q30/02GK102486862SQ20101057621
公開日2012年6月6日 申請日期2010年12月1日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月1日
發(fā)明者楊京方, 楊濤, 陳江華 申請人:北汽福田汽車股份有限公司, 長沙福田汽車科技有限公司