一种数据预测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请涉及计算机处理技术领域，提供了一种数据预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标领域的历史业务数据，历史业务数据包括时序特征和非时序特征；对时序特征进行分解，得到季节项、趋势项以及残差项；基于趋势项和所述残差项进行预测，得到趋势项变化和残差项变化，并将趋势项变化、残差项变化以及季节项进行融合，得到初始数据预测结果；基于初始数据预测结果与非时序特征构建决策树，并基于决策树得到最终数据预测结果。本申请解决了现有技术无法较好的学习复杂特征的问题。