本發(fā)明涉及物流，尤其涉及一種錯集包數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、在快遞行業(yè)的快速發(fā)展中，包裹的準確集包和配送至關重要。然而，由于業(yè)務量的不斷增長、操作流程的復雜性以及人為因素等影響，錯集包問題時有發(fā)生。具體來說，錯集包可能包括以下幾種情況：

2、目的地錯誤：原本應該發(fā)往某個目的地的包裹，由于分類錯誤，被打包到了發(fā)往其他目的地的集合包中。

3、線路錯誤：在快遞網(wǎng)絡中，不同的線路對應著不同的運輸路徑和時效。如果包裹被錯誤地歸類到了與其實際運輸線路不符的集合包中，就可能導致運輸延誤。

4、大小或類型錯誤：有時候，快遞公司會根據(jù)包裹的大小、重量或類型進行分類打包，以便優(yōu)化運輸效率。如果在這個過程中出現(xiàn)錯誤，就可能導致包裹被打包到不合適的集合包中。

5、錯集包不僅會給消費者帶來不便(如延誤、丟失等)，還會增加快遞公司的運營成本(如重新分揀、賠償?shù)?。因此，需要獲取錯集包數(shù)據(jù)，并進行分析和處理，以改善錯集包的情況。

6、然而，對于錯集包的數(shù)據(jù)收集，大多依賴于手工記錄與定期的報表匯總。這種方法不僅耗時費力，效率低下，而且極易因人為因素導致數(shù)據(jù)遺漏或錯誤，從而影響到后續(xù)的分析與決策。在數(shù)據(jù)處理層面，面對海量且快速增長的快遞數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的處理框架顯得力不從心。它們往往缺乏足夠的靈活性和擴展性，難以應對高并發(fā)、低延遲的數(shù)據(jù)處理需求。

7、因此，現(xiàn)有技術還有待改進和發(fā)展。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種錯集包數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，用于對錯集包數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析。

2、本發(fā)明第一方面提供了一種錯集包數(shù)據(jù)管理方法，所述錯集包數(shù)據(jù)管理方法包括：獲取錯集包數(shù)據(jù)，對錯集包數(shù)據(jù)進行校驗，得到校驗后錯集包數(shù)據(jù)；將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列中，并將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)按照時間順序劃分為多段待分析數(shù)據(jù)；統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量以及錯集包數(shù)量總和，并整合所述多段待分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果，得到統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)；基于所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，使用時間序列分析算法預測得到不同錯誤類別的錯集包預測數(shù)量；結合所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)和所述錯集包預測數(shù)量生成錯集包分析表。

3、可選的，在本發(fā)明第一方面的第一種實現(xiàn)方式中，所述獲取錯集包數(shù)據(jù)，對錯集包數(shù)據(jù)進行校驗，得到校驗后錯集包數(shù)據(jù)，并將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列中，包括：從錯集包數(shù)據(jù)庫中獲取錯集包數(shù)據(jù)；對收集的錯集包數(shù)據(jù)進行數(shù)值校驗和格式校驗，得到校驗后錯集包數(shù)據(jù)；將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)轉換為json格式。

4、可選的，在本發(fā)明第一方面的第二種實現(xiàn)方式中，所述將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列中，并將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)按照時間順序劃分為多段待分析數(shù)據(jù)，包括：

5、將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列中，并遍歷所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)中的每一條錯集包數(shù)據(jù)項，記錄每一條錯集包數(shù)據(jù)項對應的時間戳；基于錯集包數(shù)據(jù)項對應的時間戳，采用升序的方式對所有錯集包數(shù)據(jù)項進行排序；基于預設長度的滑動窗口對排序后的錯集包數(shù)據(jù)項進行分段，得到多段待分析數(shù)據(jù)。

6、可選的，在本發(fā)明第一方面的第三種實現(xiàn)方式中，所述統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量以及錯集包數(shù)量總和，并整合所述多段待分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果，得到統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，包括：對每段待分析數(shù)據(jù)的錯集包進行分類，得到與每段待分析數(shù)據(jù)對應的多個錯誤類別的錯集包數(shù)據(jù)集合；統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)對應的每個錯集包數(shù)據(jù)集合中的錯集包數(shù)量，以得到每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量，并統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)對應的所有錯集包數(shù)據(jù)集合中的錯集包數(shù)量，以得到每段待分析數(shù)據(jù)對應的錯集包數(shù)量總和；整合多段待分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果，得到統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)。

7、可選的，在本發(fā)明第一方面的第四種實現(xiàn)方式中，所述基于所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，使用時間序列分析算法預測得到不同錯誤類別的錯集包預測數(shù)量，包括：基于所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，逐一提取每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量；將同一錯誤類型的錯集包數(shù)量放入同一集合中，形成多個與錯誤類別對應的時間序列數(shù)據(jù)；針對每個時間序列數(shù)據(jù)使用時間序列分析算法預測得到與錯誤類別對應的錯集包預測數(shù)量。

8、可選的，在本發(fā)明第一方面的第五種實現(xiàn)方式中，所述針對每個時間序列數(shù)據(jù)使用時間序列分析算法預測得到與錯誤類別對應的錯集包預測數(shù)量，包括：收集歷史錯集包數(shù)據(jù)，對歷史錯集包數(shù)據(jù)進行預處理，并將預處理后的歷史錯集包數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集；使用訓練集對預構建的時間序列分析模型進行訓練，并使用測試集對預構建的時間序列分析模型進行評估和調(diào)優(yōu)，得到訓練好的時間序列分析模型；逐一將每個時間序列數(shù)據(jù)輸入時間序列分析模型以獲取與錯誤類別對應的錯集包預測數(shù)量。

9、可選的，在本發(fā)明第一方面的第六種實現(xiàn)方式中，所述結合所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)和所述錯集包預測數(shù)量生成錯集包分析表，包括：調(diào)用預設的錯集包分析表模板，將統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)和錯集包預測數(shù)量填充至錯集包分析表模板的缺省參數(shù)中；從統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)中提取多段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量，并根據(jù)提取的數(shù)據(jù)繪制錯集包趨勢圖；將錯集包趨勢圖作為圖表插入到填充后的錯集包分析表模板中，生成錯集包分析表。

10、本發(fā)明第二方面提供了一種錯集包數(shù)據(jù)管理裝置，包括：校驗模塊，用于獲取錯集包數(shù)據(jù)，對錯集包數(shù)據(jù)進行校驗，得到校驗后錯集包數(shù)據(jù)；劃分模塊，用于將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列中，并將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)按照時間順序劃分為多段待分析數(shù)據(jù)；統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量以及錯集包數(shù)量總和，并整合所述多段待分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果，得到統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)；預測模塊，用于基于所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，使用時間序列分析算法預測得到不同錯誤類別的錯集包預測數(shù)量；生成模塊，用于結合所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)和所述錯集包預測數(shù)量生成錯集包分析表。

11、可選的，在本發(fā)明第二方面的第一種實現(xiàn)方式中，所述校驗模塊包括：獲取單元，用于從錯集包數(shù)據(jù)庫中獲取錯集包數(shù)據(jù)；檢驗單元，用于對收集的錯集包數(shù)據(jù)進行數(shù)值校驗和格式校驗，得到校驗后錯集包數(shù)據(jù)；轉換單元，用于將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)轉換為json格式。

12、可選的，在本發(fā)明第二方面的第二種實現(xiàn)方式中，所述劃分模塊包括：記錄單元，用于將所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)發(fā)送到消息隊列中，并遍歷所述校驗后錯集包數(shù)據(jù)中的每一條錯集包數(shù)據(jù)項，記錄每一條錯集包數(shù)據(jù)項對應的時間戳；排序單元，用于基于錯集包數(shù)據(jù)項對應的時間戳，采用升序的方式對所有錯集包數(shù)據(jù)項進行排序；劃分單元，用于基于預設長度的滑動窗口對排序后的錯集包數(shù)據(jù)項進行分段，得到多段待分析數(shù)據(jù)。

13、可選的，在本發(fā)明第二方面的第三種實現(xiàn)方式中，所述統(tǒng)計模塊包括：第一分類單元，用于對每段待分析數(shù)據(jù)的錯集包進行分類，得到與每段待分析數(shù)據(jù)對應的多個錯誤類別的錯集包數(shù)據(jù)集合；統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)對應的每個錯集包數(shù)據(jù)集合中的錯集包數(shù)量，以得到每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量，并統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)對應的所有錯集包數(shù)據(jù)集合中的錯集包數(shù)量，以得到每段待分析數(shù)據(jù)對應的錯集包數(shù)量總和；整合單元，用于整合多段待分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果，得到統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)。

14、可選的，在本發(fā)明第二方面的第四種實現(xiàn)方式中，所述預測模塊包括：提取單元，用于基于所述統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，逐一提取每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量；第二分類單元，用于將同一錯誤類型的錯集包數(shù)量放入同一集合中，形成多個與錯誤類別對應的時間序列數(shù)據(jù)；預測單元，用于針對每個時間序列數(shù)據(jù)使用時間序列分析算法預測得到與錯誤類別對應的錯集包預測數(shù)量。

15、可選的，在本發(fā)明第二方面的第五種實現(xiàn)方式中，所述生成模塊包括：調(diào)用單元，用于調(diào)用預設的錯集包分析表模板，將統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)和錯集包預測數(shù)量填充至錯集包分析表模板的缺省參數(shù)中；繪制單元，用于從統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)中提取多段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量，并根據(jù)提取的數(shù)據(jù)繪制錯集包趨勢圖；生成單元，用于將錯集包趨勢圖作為圖表插入到填充后的錯集包分析表模板中，生成錯集包分析表

16、本發(fā)明第三方面提供了一種錯集包數(shù)據(jù)管理設備，包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述存儲器和所述至少一個處理器通過線路互連；所述至少一個處理器調(diào)用所述存儲器中的所述計算機可讀指令，以使得所述錯集包數(shù)據(jù)管理設備執(zhí)行如上所述錯集包數(shù)據(jù)管理方法的各個步驟。

17、本發(fā)明的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機可讀指令，當其在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行如上所述錯集包數(shù)據(jù)管理方法的各個步驟。

18、本發(fā)明提供的技術方案中，將校驗后錯集包數(shù)據(jù)按照時間順序劃分為多段待分析數(shù)據(jù)，統(tǒng)計每段待分析數(shù)據(jù)的不同錯誤類別的錯集包數(shù)量以及錯集包數(shù)量總和，并整合多段待分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結果，得到統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，并基于統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)，使用時間序列分析算法預測得到不同錯誤類別的錯集包預測數(shù)量，最后結合統(tǒng)計后錯集包數(shù)據(jù)和錯集包預測數(shù)量生成錯集包分析表，通過統(tǒng)計分析和時間序列分析算法統(tǒng)計和預測錯集包數(shù)據(jù)，不僅可以了解錯集包的當前錯誤狀況以及識別不同時間段內(nèi)的錯誤趨勢和模式，還能預測未來錯誤趨勢，此外，生成的錯集包分析表以可視化的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使決策者能夠快速理解問題所在并制定相應的解決方案。