一种基于天气因素的智能补货分析方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，提供一种基于天气因素的智能补货分析方法及系统，包括生成用于聚类分析的结构化数据表；通过K‑means聚类算法对结构化数据表中的商品进行聚类分析生成对应的聚类结果；整合同一聚类标签下的指定商品销售数据以及多变量天气数据，执行PCA降维分析，提取影响商品销量的关键天气因素组合；基于聚类标签、关键天气因素组合以及名义型分类变量通过线性回归模型对数据进行训练，构建销售预测模型；获取当天的关键变量组合、名义型分类变量、商品以及聚类标签输入至销售预测模型，获取预测销量计算补货需求量。显著提高连锁便利门店对天气变化的应对能力，能够更精确地预测天气因素对商品销售的影响，从而优化库存管理和补货计划。