人工决策依靠历史经验和惯性思维,无法综合考虑复杂业务场景下多种影响因子
企业数据源单一,管理分散,数据价值转换率低,难以实现应用大数据对企业决策影响最优化
产能过剩、供需不平衡,无法指导备货与管理库存,导致库存周转率低
智能分析与销量相关影响因子,通过大数据分析、深度学习等构建预测模型
应用时间序列、机器学习等前沿算法,训练样本数据,针对不同类型的商品,可学习出最合适的模型融合方式
智能计算预测准确率和偏差率,得到特定周期特定维度下偏差度最小的模型及对应参数设置,持续调整优化方案
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