本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)分析方法、系統(tǒng)及裝置。

背景技術(shù)：

1、產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)是反映不同時期產(chǎn)品或服務(wù)價(jià)格水平變化的一種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，用于衡量價(jià)格變動的程度和趨勢。目前產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的計(jì)算方法大多依賴于平均價(jià)格進(jìn)行加權(quán)，將加權(quán)結(jié)果作為價(jià)格指數(shù)來表示價(jià)格指數(shù)的波動，此類方法本質(zhì)上仍然是一種產(chǎn)品平均價(jià)格的趨勢表達(dá)，并非產(chǎn)品的價(jià)格指數(shù)。另外當(dāng)前的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的最大適用區(qū)域僅為市級，并且是由一家或多家聯(lián)合，通過有限的數(shù)據(jù)通過分析制定得到的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)，存在數(shù)據(jù)不足且不全面的問題。因此，即使當(dāng)前的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)能夠在一定程度上反映產(chǎn)品價(jià)格的變動趨勢，但存在預(yù)測精度低且對突發(fā)事件反應(yīng)遲緩，無法有效處理大量數(shù)據(jù)的問題。

2、同時，隨著市場數(shù)據(jù)的快速變化，現(xiàn)有的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)無法準(zhǔn)確反映出產(chǎn)品的實(shí)時價(jià)格動態(tài)，因此，需要一種更加全面、精確且實(shí)時性強(qiáng)的價(jià)格指數(shù)計(jì)算方法，保證計(jì)算效率的同時，提升產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的預(yù)測精度，適應(yīng)快速變化的產(chǎn)品市場環(huán)境。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺點(diǎn)，提供了一種基于數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)分析方法、系統(tǒng)及裝置。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明通過下述技術(shù)方案得以解決：

3、一種基于數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)分析方法，包括以下步驟：

4、獲取產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，其中，產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)、產(chǎn)品庫存數(shù)據(jù)及產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

5、對預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合特征提取，形成產(chǎn)品綜合特征集，其中，產(chǎn)品綜合特征包括產(chǎn)銷特征、供需特征、區(qū)域特征、波動特征及趨勢特征；

6、建立指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型，指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型通過價(jià)格學(xué)習(xí)器，對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析及預(yù)測，得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重，其中，價(jià)格指數(shù)權(quán)重包括區(qū)域指數(shù)權(quán)重、品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重；

7、通過產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)得到品類價(jià)格數(shù)據(jù)及等級價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重，得到不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)及對應(yīng)的區(qū)域指數(shù)權(quán)重，得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)；

8、預(yù)設(shè)時間周期并獲取對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)，結(jié)合產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，通過鏈?zhǔn)嚼焦竭M(jìn)行分析，得到初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)；

9、構(gòu)建波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型，對歷史產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)及歷史波動價(jià)格因子進(jìn)行分析，得到產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程，進(jìn)而得到波動價(jià)格因子，基于波動價(jià)格因子對初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，得到價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)。

10、作為一種可實(shí)施方式，所述獲取產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，包括以下步驟：

11、對產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗及去噪，得到初始預(yù)處理數(shù)據(jù)；

12、對初始預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值分析及異常值分析，得到缺失數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù)；

13、預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)閾值，以缺失數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù)為中心，分別獲取數(shù)據(jù)閾值范圍內(nèi)的產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)即得到第一相鄰相關(guān)數(shù)據(jù)；

14、預(yù)設(shè)時間閾值，獲取時間閾值內(nèi)的缺失數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù)對應(yīng)的產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)即第二相鄰相關(guān)數(shù)據(jù)；

15、基于第一相鄰相關(guān)數(shù)據(jù)及第二相鄰相關(guān)數(shù)據(jù)，通過雙線性差值，對缺失數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，以實(shí)現(xiàn)對初始預(yù)處理數(shù)據(jù)的修正，進(jìn)而得到預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

16、作為一種可實(shí)施方式，所述通過價(jià)格學(xué)習(xí)器，對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析及預(yù)測，得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重，包括以下步驟：

17、對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析，得到對應(yīng)的邊際貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，表示如下：

18、

19、基于產(chǎn)品綜合特征對應(yīng)的邊際貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，獲取價(jià)格學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)器權(quán)重，基于學(xué)習(xí)器權(quán)重及價(jià)格學(xué)習(xí)器對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析，得到初始價(jià)格數(shù)據(jù)，表示如下：

20、

21、基于初始價(jià)格數(shù)據(jù)及真實(shí)的產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)，構(gòu)建價(jià)格損失函數(shù)，表示如下：

22、

23、基于價(jià)格損失函數(shù)對初始價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行梯度分析，并通過梯度分析結(jié)果建立價(jià)格學(xué)習(xí)器，其中，梯度分析結(jié)果及價(jià)格學(xué)習(xí)器，表示如下：

24、

25、

26、通過價(jià)格學(xué)習(xí)器及價(jià)格損失函數(shù)進(jìn)行迭代分析，得到指數(shù)權(quán)重分析模型，基于指數(shù)權(quán)重分析模型對待分析產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行推理，得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重；

27、其中，表示特征預(yù)測貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，表示不包含第個產(chǎn)品綜合特征的特征子集，表示特征子集的大小，表示產(chǎn)品綜合特征集，表示包含第個產(chǎn)品綜合特征的特征子集的模型預(yù)測值，表示產(chǎn)品綜合特征總數(shù)的階乘，表示初始價(jià)格數(shù)據(jù)，表示價(jià)格學(xué)習(xí)器的數(shù)量，表示學(xué)習(xí)器權(quán)重，表示第個價(jià)格學(xué)習(xí)器，表示價(jià)格損失函數(shù)，表示真實(shí)的產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)，表示梯度分析結(jié)果。

28、作為一種可實(shí)施方式，所述通過產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)得到品類價(jià)格數(shù)據(jù)及等級價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重，得到不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)及對應(yīng)的區(qū)域指數(shù)權(quán)重，得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

29、對品類價(jià)格數(shù)據(jù)、品類指數(shù)權(quán)重、等級價(jià)格數(shù)據(jù)及等級指數(shù)權(quán)重進(jìn)行分析，得到不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，表示如下：

30、

31、通過不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)及對應(yīng)的區(qū)域指數(shù)權(quán)重進(jìn)行分析，得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，表示如下：

32、

33、其中，表示不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，表示品類指數(shù)權(quán)重，表示品類價(jià)格數(shù)據(jù)，表示等級指數(shù)權(quán)重，表示等級價(jià)格數(shù)據(jù)，表示產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，表示地區(qū)指數(shù)權(quán)重，表示不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)。

34、作為一種可實(shí)施方式，所述預(yù)設(shè)時間周期并獲取對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)，結(jié)合產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，通過鏈?zhǔn)嚼焦竭M(jìn)行分析，得到初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

35、獲取不同時間周期對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)；

36、通過產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)及產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，采用鏈?zhǔn)嚼焦竭M(jìn)行分析，得到初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，其中，鏈?zhǔn)嚼焦奖硎救缦拢?/p>

37、

38、其中，表示第個時間周期對應(yīng)的初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，表示第個時間周期對應(yīng)的初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，、表示第、個時間周期對應(yīng)的產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，表示第期個時間周期對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)，表示時間周期的數(shù)量。

39、作為一種可實(shí)施方式，所述波動價(jià)格因子，通過以下步驟得到：

40、通過波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型對歷史產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)及歷史波動價(jià)格因子進(jìn)行分析，得到產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程，表示如下：

41、

42、基于產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程構(gòu)建產(chǎn)品誤差函數(shù)，并基于最小二乘法對產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程進(jìn)行求解，得到價(jià)格回歸因子，具體求解過程表示如下：

43、

44、

45、基于價(jià)格回歸因子及產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到初始波動價(jià)格因子；

46、構(gòu)建波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型的波動損失函數(shù)，并對波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到波動價(jià)格模型，基于產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行推理分析，得到波動價(jià)格因子，其中，波動損失函數(shù)表示如下：

47、

48、其中，表示波動損失函數(shù)，表示價(jià)格損失函數(shù)，表示正則化系數(shù)，表示初始波動價(jià)格因子，表示波動價(jià)格因子的數(shù)量，表示歷史波動價(jià)格因子，表示截距項(xiàng)，、表示價(jià)格回歸因子，、表示歷史產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)，表示誤差項(xiàng)，表示產(chǎn)品誤差函數(shù)，表示第個歷史波動價(jià)格因子，表示第個歷史波動價(jià)格因子的預(yù)測值，表示歷史波動價(jià)格因子的數(shù)量。

49、作為一種可實(shí)施方式，還包括通過數(shù)據(jù)分區(qū)及并行計(jì)算對指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型及波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行效率優(yōu)化，其中，經(jīng)過效率優(yōu)化后的模型處理時間，表示如下：

50、

51、其中，表示效率優(yōu)化后的模型處理時間，表示效率優(yōu)化前的處理時間，表示效率優(yōu)化前的核心數(shù)或并行度，表示效率優(yōu)化后的核心數(shù)或并行度。

52、一種基于數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)分析系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、綜合特征提取模塊、指數(shù)權(quán)重計(jì)算模塊、產(chǎn)品均價(jià)計(jì)算模塊、產(chǎn)品價(jià)格分析模塊及價(jià)格指數(shù)校正模塊；

53、所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，獲取產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，其中，產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)、產(chǎn)品庫存數(shù)據(jù)及產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

54、所述綜合特征提取模塊，對預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合特征提取，形成產(chǎn)品綜合特征集，其中，產(chǎn)品綜合特征包括產(chǎn)銷特征、供需特征、區(qū)域特征、波動特征及趨勢特征；

55、所述指數(shù)權(quán)重計(jì)算模塊，建立指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型，指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型通過價(jià)格學(xué)習(xí)器，對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析及預(yù)測，得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重，其中，價(jià)格指數(shù)權(quán)重包括區(qū)域指數(shù)權(quán)重、品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重；

56、所述產(chǎn)品均價(jià)計(jì)算模塊，通過產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)得到品類價(jià)格數(shù)據(jù)及等級價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重，得到不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)及對應(yīng)的區(qū)域指數(shù)權(quán)重，得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)；

57、所述產(chǎn)品價(jià)格分析模塊，預(yù)設(shè)時間周期并獲取對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)，結(jié)合產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，通過鏈?zhǔn)嚼焦竭M(jìn)行分析，得到初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)；

58、所述價(jià)格指數(shù)校正模塊，構(gòu)建波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型，對歷史產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)及歷史波動價(jià)格因子進(jìn)行分析，得到產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程，進(jìn)而得到波動價(jià)格因子，基于波動價(jià)格因子對初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，得到價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)。

59、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如下所述的方法：

60、獲取產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，其中，產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)、產(chǎn)品庫存數(shù)據(jù)及產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

61、對預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合特征提取，形成產(chǎn)品綜合特征集，其中，產(chǎn)品綜合特征包括產(chǎn)銷特征、供需特征、區(qū)域特征、波動特征及趨勢特征；

62、建立指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型，指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型通過價(jià)格學(xué)習(xí)器，對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析及預(yù)測，得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重，其中，價(jià)格指數(shù)權(quán)重包括區(qū)域指數(shù)權(quán)重、品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重；

63、通過產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)得到品類價(jià)格數(shù)據(jù)及等級價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重，得到不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)及對應(yīng)的區(qū)域指數(shù)權(quán)重，得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)；

64、預(yù)設(shè)時間周期并獲取對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)，結(jié)合產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，通過鏈?zhǔn)嚼焦竭M(jìn)行分析，得到初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)；

65、構(gòu)建波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型，對歷史產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)及歷史波動價(jià)格因子進(jìn)行分析，得到產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程，進(jìn)而得到波動價(jià)格因子，基于波動價(jià)格因子對初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，得到價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)。

66、一種基于數(shù)據(jù)處理的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)分析裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如下所述的方法：

67、獲取產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，其中，產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)、產(chǎn)品庫存數(shù)據(jù)及產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)；

68、對預(yù)處理產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合特征提取，形成產(chǎn)品綜合特征集，其中，產(chǎn)品綜合特征包括產(chǎn)銷特征、供需特征、區(qū)域特征、波動特征及趨勢特征；

69、建立指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型，指數(shù)權(quán)重分析預(yù)訓(xùn)練模型通過價(jià)格學(xué)習(xí)器，對產(chǎn)品綜合特征進(jìn)行分析及預(yù)測，得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重，其中，價(jià)格指數(shù)權(quán)重包括區(qū)域指數(shù)權(quán)重、品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重；

70、通過產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)得到品類價(jià)格數(shù)據(jù)及等級價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合品類指數(shù)權(quán)重及等級指數(shù)權(quán)重，得到不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)，結(jié)合不同區(qū)域價(jià)格數(shù)據(jù)及對應(yīng)的區(qū)域指數(shù)權(quán)重，得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)；

71、預(yù)設(shè)時間周期并獲取對應(yīng)的產(chǎn)品數(shù)量數(shù)據(jù)，結(jié)合產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，通過鏈?zhǔn)嚼焦竭M(jìn)行分析，得到初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)；

72、構(gòu)建波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型，對歷史產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)及歷史波動價(jià)格因子進(jìn)行分析，得到產(chǎn)品價(jià)格關(guān)系方程，進(jìn)而得到波動價(jià)格因子，基于波動價(jià)格因子對初始價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，得到價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)。

73、本發(fā)明由于采用了以上技術(shù)方案，具有顯著的技術(shù)效果：

74、本發(fā)明通過采集產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)而通過綜合特征提取得到產(chǎn)品綜合特征集，對產(chǎn)品綜合特征集進(jìn)行分析及預(yù)測得到價(jià)格指數(shù)權(quán)重，并通過計(jì)算得到產(chǎn)品均價(jià)數(shù)據(jù)，構(gòu)建波動價(jià)格預(yù)訓(xùn)練模型并通過分析得到波動價(jià)格因子，進(jìn)而通過校正得到價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)。通過本發(fā)明的方法對多維度的產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及特征提取，有效提高價(jià)格指數(shù)的預(yù)測精度，并提高了計(jì)算效率，降低價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)計(jì)算過程中的累積誤差，提供更加及時、更準(zhǔn)確的市場趨勢預(yù)測。