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摘要：本发明涉及数据预测技术领域，具体涉及结合大数据技术的样本数据构建扩充方法及系统。该方法获取销售渠道的样本数据；将子时间段内每个销售渠道的样本数据划分为数据序列，根据子时间段内每个销售渠道与其他每个销售渠道之间数据序列的差异、以及样本数据的关联情况，获取每个销售渠道的相对特征值；根据每个销售渠道与其他每个销售渠道所对应相对特征值的相似情况，获取每个销售渠道的扩充系数，进而筛选出扩充销售渠道；通过随机森林算法对扩充销售渠道的样本数据进行扩充。本发明通过获取扩充系数准确筛选出扩充销售渠道，提高了对销售渠道的样本数据进行扩充的效率，同时提高了随机森林算法对样本数据进行扩充的有效性。
主权项：1.一种结合大数据技术的样本数据构建扩充方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取预设时间段内每个销售渠道每日的医药销量数据作为样本数据；将预设时间段划分为子时间段，将每个子时间段内每个销售渠道的样本数据划分为多个数据序列，根据每个子时间段内每个销售渠道与其他每个销售渠道之间数据序列的差异、以及样本数据的关联情况，获取每个子时间段内每个销售渠道的相对特征值；根据预设时间段内每个销售渠道与其他每个销售渠道所对应相对特征值的相似情况，获取每个销售渠道的扩充系数；基于扩充系数筛选出扩充销售渠道；通过随机森林算法对每个扩充销售渠道的样本数据进行扩充。
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百度查询： 北京法伯宏业科技发展有限公司 结合大数据技术的样本数据构建扩充方法及系统
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