怎么快捷地整理零售订单数据？订单整理和产品热度处理

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每日的产品订单依靠人工来处理，不仅效率低，且易出错，造成漏单、错单等情况。人工登录不同KA商超供应商系统下载订单后，还需要根据内部订单处理规则，对订单进行编码转化、价差检查、订单状态识别等操作，生成对应订单结果表。流程相对较长，全程依赖人工，耗时耗力，且效率难以提升。如何快捷高质量地处理零售订单数据？RPA机器人不失为一个选择。RPA机器人能够用自动化手段解放人力，提升企业数字化水平，优化订单处理流程，辅助构建智慧供应链管理，构建业务智联，领跑新零售。RPA软件机器人可每日自动登录各大KA商超供应链系统下载当日新增订单，生成订单分类表单，形成可视化图表。RPA能7X24小时识别增量订单并实时截取，并对存量订单动态监测，实时掌握每个订单货品数量动态，辅助业务第一时间分析仓储发货信息，实现多平台状态的信息实时流转，优化供应链流程，实现智能自动化管理。RPA软件机器人以非侵入式技术充分整合遍布在各系统、平台的数据资源，通过识别、获取、搬运、整合等操作，为企业深入挖掘自身发展潜力，洞察并判断商机，持续为业务赋能，让订单整理流程更精细快捷，提升业务价值。借助ViCode搭建的KA订单管理系统，可供运营人员随时查看订单处理结果，并支持与ERP系统对接、手动触发RPA流程等功能，极大程度减少对人工操作的依赖，订单处理的准确率达到100%。人工处理单个KA商超订单需10分钟，RPA处理仅需2分钟，效率提升5倍以上，极大提升业务响应及时性，让订单处理更快捷高效。

本技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种订单热度预测方法及设备。本技术还涉及一种订单分配方法及设备。
背景技术：
2.随着配送行业的发展，配送量日益加大，这在一定程度上对订单分配决策提出了更高的要求。
3.现有订单分配系统在进行决策时一般根据能够获取的已知信息进行订单优化分配。所谓已知信息包括当前已经产生的订单和当前备选配送资源，当前备选配送资源的一个例子为当前在线的骑手。然而，只基于已知信息进行优化求解得到的订单分配解可能仅对当前订单分配效果来说为较优解，随着未来新订单的产生该较优解很可能导致较差的订单分配效果。
4.因此，如何实现订单分配以提升订单分配优化效果是需要解决的问题。
技术实现要素：
5.本技术实施例提供的订单热度预测及订单分配方法，提供更合理的订单预测及优化分配方案，解决了订单分配优化的问题。
6.本技术实施例提供一种订单热度预测方法，包括：获得待分配配送资源的目标订单；根据所述目标订单获取历史订单信息，获取所述目标订单对应的历史订单的特征数据；根据所述历史订单的特征数据预测所述目标订单的订单热度，其中，所述订单热度用于表征对所述目标订单进行组合配送的组合配送热门程度。
7.可选的，还包括：获取订单样本、对应于所述订单样本的样本热度数据、对应于所述订单样本的样本特征数据；根据所述订单样本、对应于所述订单样本的样本热度数据、对应于所述订单样本的样本特征数据，训练基于机器学习的热度预测模型；所述根据所述历史订单的特征数据预测所述目标订单的订单热度，包括：将所述目标订单对应的历史订单特征数据以及所述目标订单的基础数据，输入所述热度预测模型，得到所述目标订单的订单热度。
8.可选的，所述目标订单的基础数据包括所述目标订单的至少下述一种数据：预计送达时间、预计出餐时间、提取位置信息以及配送位置信息；和/或，所述目标订单对应的历史订单特征数据包括至少下述一种数据：所述目标订单对应的实体对象的历史配送特征数据、所述实体对象所在区域的历史配送特征数据；其中，所述实体对象的历史配送特征数据包括所述实体对象的下述任意数据：历史订单平均数量、历史平均订单距离，历史订单平均配送时长；所述所在区域的历史配送特征数据包括所述所在区域的下述任意数据：历史订单平均数量、历史平均订单距离，历史订单平均配送时长、历史订单配送组合的平均订单数量、配送资源的平均取餐距离。
9.可选的，所述根据所述目标订单获取历史订单信息，获取所述历史订单的特征数
据，包括：获取所述目标订单对应的实体对象信息；获取所述实体对象的历史配送特征数据和/或，所述实体对象所在区域的历史配送特征数据，作为所述历史订单的特征数据；其中，所述获取所述实体对象的历史配送特征数据，包括：获取参考时段内所述实体对象的历史订单信息，根据所述实体对象的历史订单信息确定所述实体对象的历史配送特征数据；所述获取所述实体对象所在区域的历史配送特征数据，包括：获取所述参考时段内所述实体对象所在区域的历史订单信息，根据所述实体对象所在区域的历史订单信息确定所述所在区域的历史配送特征数据。
10.可选的，还包括：获取所述历史订单信息中的历史订单的生成时间，根据生成时间确定所述历史订单对应的时间片；获取所述时间片对应的配送环境数据以及用于表征配送区域承运订单和运力情况的配送压力数据，作为所述历史订单的配送条件特征数据。

上文就是小编为大家整理的怎么快捷地整理零售订单数据？订单整理和产品热度处理。

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