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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