원래 이름 기록: 杉数科技（北京）有限公司; 上海杉数网络科技有限公司; 北京杉数智能科技有限公司; 广州杉数科技有限公司

本申请公开了一种集装箱码头的资源调度方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取第一接收量集合和第二接收量集合；计算第一接收量集合的滑动平均值和滑动标准差，并根据滑动平均值和滑动标准差，从第一接收量集合确定异常接收量；根据异常接收量，对第一接收量集合和第二接收量集合进行过滤处理，得到过滤后的第一接收量集合和过滤后的第二接收量集合；基于过滤后的第一接收量集合和过滤后的第二接收量集合，确定目标预测模型的预测准确率；若预测准确率满足预设条件，则通过目标预测模型预测在将来的目标时间的目标历史预测接收量，并基于目标历史预测接收量，对集装箱码头进行资源调度。如此实现对集装箱码头资源的精准调度。

本申请公开了一种销售序列可预测性分析方法、装置及存储介质，应用于数据科学领域。所述方法包括：从数据库中获取目标商品的历史销售序列，历史销售序列包括多个历史时间片段的历史销量；基于目标商品的历史销售序列统计目标商品的销量稳定性指标；根据目标商品的销量稳定性指标评估目标商品的销售序列可预测性。如此，提供了一种轻量级、高计算效率的销售序列可预测性分析方法，适用于大规模实时处理场景。

本发明提供一种基于解耦多因子仿真的数据预测方法、设备及存储介质，该数据预测方法包括步骤：获取历史销售数据和多维度输入因子，对历史销售数据和多维度输入因子进行预处理，多维度输入因子包括变更前因子和变更后因子；基于预设的基础预测模块，对历史销售数据和变更前因子进行运算，得到基础预测数据；根据预设的仿真预测模块，对历史销售数据、变更前因子和变更后因子进行运算，得到第一仿真数据和第二仿真数据；根据基础预测数据和第一仿真数据，确定变量影响关系；根据变量影响关系，对第二仿真数据进行修正，得到销售预测数据。本发明可以满足企业的销售预测需求，提升预测效率并提升业务实用性和系统响应能力。