銷量預測 案例的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦彭南博,王虎寫的 人工智慧再進化:聯邦學習讓資料更安全穩固 和龔才春的 模型思維:簡化世界的人工智能模型都 可以從中找到所需的評價。
另外網站零门槛上手商品销量预测模型,一键实现销量走势预估及智能决策也說明:通过销量预测,零售商可根据过去的购买行为预测消费者的下一步行为及其对市场趋势的反应,从而合理安排决策生产采购、供应链以及促销方案,达到整体利润的 ...
這兩本書分別來自深智數位 和電子工業所出版 。
南臺科技大學 行銷與流通管理系 鄭鈺霖、邱美倫所指導 李瑋聰的 西藥品販賣商之行銷策略與影響因素 (2021),提出銷量預測 案例關鍵因素是什麼,來自於西藥品、西藥品販賣、數據分析、行銷策略。
最後網站机器学习在传统服装行业的尝试 - CPDA数据分析师則補充:计算门店SKU过去15天的平均历史销量加上陈列量通过保证商品周转天来进行补货,此销售预测方法的特点是简单、易懂、完全自动化,能够快速响应近期销售变动,更加灵敏。
人工智慧再進化:聯邦學習讓資料更安全穩固
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為了解決銷量預測 案例 的問題,作者彭南博,王虎 這樣論述:
「聯邦學習」可以解決企業之間的資料孤島問題,讓企業能透過使用更多資料來提高AI模型的效果,提供給使用者更方便的個性化服務。在過程中,資料是安全的,使用者的隱私資訊不會被輸出和洩露。因此這項技術不會損害合作企業的利益,還能帶來額外的收益。對使用者而言,能享受個性化服務品質的提升,也不用擔心具體隱私資訊的傳播。 從技術層面來看,聯邦學習是密碼學、分散式運算、機器學習三個學科交換的技術,涉及面較廣且部署實施難度大,很多具體問題需要跨領域的綜合知識才能解決。在人才市場中,此類的綜合型人才十分缺乏,許多專案都面臨無人可用的困境。另一方面,越來越多人關注到聯邦學習新興技術,希望能有系統地掌
握聯邦學習原理,並在產業應用中解決實際問題。 本書詳細說明聯邦學習的相關概念,同時列出許多案例,適合對聯邦學習感興趣的讀者閱讀。書中會在必要之處列出數學公式,閱讀時需具備統計學的基礎知識。 全書重點涵蓋: ●第1~3章:聯邦學習的基礎,可以了解聯邦學習的市場背景、技術現狀、基礎的隱私保護技術、機器學習技術和分散式運算技術。建議聯邦學習的初學者、求職者重點閱讀這部分,藉以熟悉聯邦學習的基本問題、基本技術。 ●第4章:介紹聯邦交集計算的相關理論和具體方法,用於提供聯邦資料之間的對應關係。 ●第5章:介紹聯邦特徵工程,列出大致流程、聯邦學習對這些流程的處理想法,引
出聯邦學習特徵工程中常用的加密方法、資料互動策略及評估監控方法。 ●第6~8章:分別介紹垂直聯邦學習、水平聯邦學習和聯邦遷移學習,並說明這三種方案的架構、方法和案例。垂直聯邦學習用於解決相同使用者在不同企業場景中,產生資料的聯合建模問題。 ●第9~12章:聯邦學習的產業應用和展望,可以了解聯邦學習技術的商業應用現狀、挑戰、趨勢、與資料資產和要素市場的連結,據此引發讀者進一步思考。此部分較為巨觀,涉及面廣,適合聯邦學習相關的專案管理者重點閱讀。 本書適合: ●對聯邦學習感興趣的學術&研究人員。 ●聯邦學習的初學者&求職者&專案管理者。 ●機器學習、資料探勘、產
業智慧化領域的從業者&求職者。
西藥品販賣商之行銷策略與影響因素
為了解決銷量預測 案例 的問題,作者李瑋聰 這樣論述:
目前在台灣大多數的廠商都是製造學名藥,學名藥的製造成本相較於原廠藥的開發成本低很多,所以學名藥以很低的價格在市場競爭,加上健保價的調整會影響學名藥在市場上的利潤,廠商所獲取的利潤降低,但為了搶攻市產佔有率,要使用什麼行銷策略,才可以在學名藥市場佔有一席之地。 本研究會利用數據分析,將公司真實的銷售紀錄進行分析,檢視公司以往的行銷策略是否有明顯奏效需要修正的地方,並且找出會影響銷售結果的因素,當可以利用數據分析清楚掌握影響變數,那可以有效提升公司銷售總額之外,可以預測市場未來趨勢,讓公司可以洞燭先機針對市場有利的時機下手,擬定精準的行銷策略,也可以提供決策者有效的建議,使公司可以在
西藥販售市場佔有一席之地,並增加市場的佔有率。
模型思維:簡化世界的人工智能模型
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為了解決銷量預測 案例 的問題,作者龔才春 這樣論述:
對從事演算法研究與演算法開發的人來說,模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前備受關注的人工智慧領域裡,人人談模型,新模型也是層出不窮,讓人眼花繚亂。 模型讓人又愛又恨:可愛的地方在於它確實能夠解決實際問題,而且其有效性一般都經過了檢驗;可恨的地方在於學習它是一件非常痛苦的事情,尤其是對人工智慧的初學者來說。 《模型思維》將人工智慧在現實生活場景中解決的問題分類,並根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智慧問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類,方便讀者瞭解各個模型之間的關係,也方便讀者理解各個模型的適用場景。 《模型思維》儘量更多地結合模型的使用場
景,更多地介紹實際業務需求之間的關係,更多地採用生活中淺顯易懂的例子,方便人工智慧的初學者學習模型。 《模型思維》不僅適合希望學習和運用人工智慧模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員,也適合對人工智慧模型感興趣的讀者,説明其將模型思維應用到生活中。 龔才春 畢業於中國科學院計算技術研究所,工學博士學位;教授,博士生導師;長期從事人工智慧與人力資源等領域的研究。 中關村科金技術人工智慧研究院院長,職品匯創始人,大街網原首席科學家,阿裡巴巴原搜索研發專家。 在大資料採擷方面有許多成功經驗,創辦了大資料虛假簡歷識別平臺職品匯;在自然語言處理,尤其是語
義理解、知識圖譜等方面有深刻理解,中文幽默識別是其一個有特色的研究工作;曾負責淘寶評論的情感分析等工作。 第1篇 模型為什麼這麼神奇 模型是一個很常見的名詞。與人力資源管理相關的有漏斗模型、人才模型、定級模型等;與工程師相關的有線性回歸模型、隱瑪律可夫模型、LDA模型等;與業務相關的有價格預測模型、銷量預測模型等;與銷售相關的有SSM模型、銷售漏斗模型、銷售能力模型等;與行銷相關的有市場衝突矩陣模型、品牌五力模型、區域行銷模型等……但到底什麼是模型、怎麼選擇合適的模型、怎麼創新模型,則是仁者見仁,智者見智。 第1章 為什麼要建立模型 2 1.1 什麼是模型 2 1.2 無處不在的模型 4 1
.3 模型的意義 4 1.3.1 萬有引力定律 4 1.3.2 大陸漂移假說 5 1.3.3 日心說 5 1.4 模型都是對的嗎 6 1.4.1 模型可以是錯的 7 1.4.2 模型可以是未被證實的 7 1.4.3 模型可以是互相矛盾的 7 1.5 什麼模型是好模型 8 1.5.1 表示客觀事物的能力 8 1.5.2 簡化客觀事物的能力 9 1.5.3 評價模型好壞的模型 9 1.6 模型的演化 9 1.7 正確看待模型的價值與缺陷 10 1.7.1 正確看待模型的局限性 10 1.7.2 用歷史的觀點看模型 10 1.7.3 拋棄對模型的階級觀點 11 1.7.4 用發展的觀點看模型 11
1.8 本書的特點 12 1.8.1 對讀者的基礎要求 12 1.8.2 從場景出發講模型 12 1.8.3 從方法論的視角講模型 13 1.8.4 用類比的技巧講模型 13 1.8.5 避免讀者被數學公式嚇倒 13 1.8.6 避免“知識的詛咒” 14 1.9 本書主要內容 14 1.9.1 權重模型 15 1.9.2 狀態模型 15 1.9.3 序列模型 15 1.9.4 表示模型 16 1.9.5 相似模型 16 1.9.6 分類模型 16 第2章 模型的運用 18 2.1 用知識圖譜表示問題 18 2.1.1 知識圖譜的基本理念 18 2.1.2 建立知識圖譜的一般步驟 19 2.1.
3 問題的屬性研究 19 2.1.4 問題的關係研究 20 2.2 問題分析的示例 20 2.2.1 前提假設分析 20 2.2.2 已有資料的分析 21 2.2.3 待求資料的分析 21 2.2.4 關係分析 21 2.3 權重問題的判斷 22 2.4 狀態問題的判斷 24 2.5 序列問題的判斷 25 2.6 表示問題的判斷 25 2.7 相似問題的判斷 26 2.8 分類問題的判斷 26 2.9 模型之間的關係 27 第2篇 權重模型:計算你的分量 世界上的萬事萬物,紛繁複雜,讓人眼花繚亂。幾千年來,人類一直在試圖發現事物背後的共性規律。在電腦學者眼裡,世界上幾乎所有問題,最終都可以歸
結為權重計算的問題。 權重問題是一個通用問題,在各個學科中都已經有許多深入的研究,也有了許多計算各種各樣權重的方法。將這些權重計算方法進行整理並抽象,就簡化為模型了。 第3章 TF-IDF模型 33 3.1 應用場景 33 3.2 詞頻率—逆文檔頻率模型的計算 34 3.2.1 詞頻率模型 34 3.2.2 逆文檔頻率模型 37 3.2.3 TF-IDF模型 39 3.3 詞權重模型的平滑 40 3.4 引申閱讀 40 3.4.1 發明歷史 41 3.4.2 發明人簡介 41 3.4.3 最新研究 42 3.5 本章總結 42 第4章 線性回歸模型 43 4.1 應用場景 43 4.2 直觀理
解回歸問題 44 4.3 一元線性回歸問題 45 4.3.1 鋼軌長度與溫度的關係 45 4.3.2 判斷最合適直線的兩個原則 47 4.3.3 最小二乘法 50 4.4 多元線性回歸問題 52 4.5 標準方程法 53 4.5.1 一些符號定義 53 4.5.2 矩陣表示 54 4.5.3 參數求解 55 4.5.4 用標準方程法計算銀行授信額度 58 4.6 梯度下降法 60 4.6.1 梯度下降法的直觀理解 60 4.6.2 坡度最陡下山法 63 4.6.3 坡度最陡下山法的類比 64 4.6.4 梯度下降法的計算 66 4.6.5 銀行授信額度的計算 67 4.7 梯度下降法與標準方程
法的區別 68 4.8 引申閱讀 69 4.8.1 最小二乘法的發明 69 4.8.2 梯度下降法的發明 69 4.8.3 最新研究 69 4.9 本章總結 71 第5章 PageRank模型 73 5.1 應用場景 73 5.2 PageRank的直觀演算法 74 5.2.1 直觀理解 75 5.2.2 模型的初始化 77 5.2.3 模型的反覆運算 79 5.3 直觀演算法的漏洞修復 81 5.3.1 非連通漏洞 81 5.3.2 過河拆橋型漏洞 82 5.3.3 孤芳自賞型漏洞 85 5.3.4 過分謙虛型漏洞 85 5.3.5 隨機遊走模型 86 5.4 PageRank模型的計算 8
8 5.4.1 連結關係表 88 5.4.2 連結流覽矩陣 88 5.4.3 直接流覽矩陣 89 5.4.4 狀態轉移矩陣 89 5.4.5 反覆運算計算 90 5.4.6 計算示例 91 5.5 引申閱讀 92 5.5.1 收斂性證明 93 5.5.2 發明歷史 94 5.5.3 發明人簡介 94 5.5.4 相關研究 95 5.6 本章總結 95 第3篇 狀態模型:加官進爵的模型 事物是變化的,我們也要從意識形態上跟上客觀事物的變化,否則就會犯“刻舟求劍”的笑話。目前,最好的描述事物狀態改變的模型是自動機模型,又被稱為有限狀態自動機模型。 在電腦領域,有很多自動機模型的應用場景。例如常見
的正向最大匹配分詞演算法其實就是一個自動機模型;在自然語言處理中,中文分詞、語音辨識、詞性標注、字串查找、拼寫糾錯、模糊匹配等都是自動機模型的變種;在網路安全領域中,我們最熟悉的病毒掃描場景,很多都使用了AC自動機模型,這也是一種狀態轉移自動機模型。 第6章 有限狀態自動機模型 100 6.1 應用場景 100 6.1.1 Java詞法分析 100 6.1.2 Java詞法分析示例 101 6.2 直觀理解與形式化描述 103 6.2.1 自動機模型的直觀理解 103 6.2.2 形式化描述 105 6.3 詞法分析自動機模型 105 6.3.1 注釋識別自動機 105 6.3.2 保留字識別
自動機 107 6.4 位址解析自動機模型 108 6.4.1 位址解析場景概述 108 6.4.2 地址解析的難度 109 6.4.3 標準地址庫建設 110 6.4.4 位址識別自動機模型 111 6.5 引申閱讀 113 6.5.1 發明歷史 113 6.5.2 發明人簡介 114 6.5.3 最新研究 115 6.6 本章總結 115 第7章 模式匹配自動機模型 116 7.1 應用場景 116 7.2 形式化描述 118 7.3 BF模式匹配演算法 118 7.3.1 BF演算法的直觀理解 118 7.3.2 BF演算法的匹配過程示例 119 7.3.3 BF演算法的偽代碼表示 12
1 7.3.4 BF演算法的自動機模型 121 7.4 RK模式匹配演算法 122 7.5 KMP模式匹配演算法 123 7.5.1 KMP演算法的直觀理解 123 7.5.2 KMP演算法的匹配過程示例 125 7.5.3 移動長度的計算 127 7.5.4 KMP演算法的自動機模型 129 7.5.5 KMP演算法的總結 129 7.6 BM模式匹配演算法 129 7.6.1 後向BF演算法 130 7.6.2 實現跳躍式匹配 131 7.6.3 基於壞字元的模式匹配過程 132 7.6.4 壞字元匹配演算法的缺陷 137 7.6.5 好尾碼的匹配規則 138 7.6.6 BM模式匹配演算
法介紹 141 7.6.7 BM演算法的自動機模型 143 7.7 AC模式匹配演算法 143 7.7.1 TRIE樹的使用 144 7.7.2 TRIE樹的構建 145 7.7.3 失效指針的直觀理解 146 7.7.4 失效指針的設置示例 147 7.7.5 失效指標的設置演算法 150 7.7.6 AC演算法的匹配過程示例 152 7.8 Wu-Manber模式匹配演算法 153 7.8.1 Wu-Manber演算法的直觀理解 153 7.8.2 Wu-Manber演算法的總體思路 155 7.8.3 字元塊 156 7.8.4 後移長度陣列 157 7.8.5 字元塊的雜湊值 159
7.8.6 倒排鏈表 159 7.8.7 首碼雜湊值 160 7.8.8 Wu-Manber演算法示例 161 7.9 引申閱讀 163 7.10 本章總結 166 第4篇 序列模型:揭示現象背後的規律 序列模型,就是根據可觀察的現象序列,探索其背後不可觀察的神秘序列。我們能夠想到的需要探索現象背後的邏輯、本質、規律等,都可以歸結為序列模型。 第8章 隱瑪律可夫模型 170 8.1 應用場景 171 8.2 瑪律可夫鏈 171 8.3 隱瑪律可夫模型的定義 173 8.3.1 直觀定義 173 8.3.2 形式化定義 174 8.3.3 盲人與苔蘚的例子 174 8.4 兩個假設 176 8
.4.1 齊次瑪律可夫假設 176 8.4.2 觀察獨立性假設 176 8.5 評估問題 177 8.5.1 評估問題的應用價值 177 8.5.2 暴力求解法 178 8.5.3 前向演算法 179 8.5.4 前向演算法的形式化描述 185 8.5.5 前向演算法的演算法描述 186 8.5.6 後向演算法 187 8.6 解碼問題 190 8.6.1 暴力求解法 190 8.6.2 維特比演算法 190 8.6.3 維特比演算法的形式化描述 197 8.7 學習問題 198 8.7.1 監督學習 199 8.7.2 非監督學習 201 8.7.3 一個更簡單的EM演算法例子 202 8.
7.4 更好一點的演算法 205 8.7.5 直觀方法 206 8.7.6 Baum-Welch演算法 207 8.7.7 Baum-Welch演算法的偽代碼表示 212 8.8 引申閱讀 213 8.8.1 發明人簡介 213 8.8.2 最新研究 214 8.9 本章總結 215 第9章 最大熵模型 216 9.1 應用場景 216 9.1.1 語義消歧 216 9.1.2 音字轉換 217 9.1.3 其他常見場景 217 9.2 直觀理解最大熵 217 9.2.1 熵增加原理 217 9.2.2 熵的定義 218 9.2.3 不要把雞蛋放在同一個籃子裡 219 9.2.4 不要隨意添加
主觀假設 219 9.3 最簡單的最大熵計算示例 220 9.3.1 方程組求解 220 9.3.2 最大熵化 221 9.3.3 拉格朗日乘子法 221 9.3.4 骰子的概率計算 223 9.3.5 計算複雜度分析 225 9.4 形式化定義 226 9.4.1 經驗分佈 226 9.4.2 特徵函數 227 9.4.3 特徵範本 228 9.4.4 約束條件及其期望 228 9.4.5 條件熵 230 9.4.6 最大熵的定義 230 9.5 最大熵模型的計算流程 231 9.5.1 模型訓練 231 9.5.2 模型執行 232 9.6 平滑方法 232 9.6.1 拉普拉斯平滑 23
3 9.6.2 古德—圖靈平滑 236 9.6.3 Jelinek-Mercer平滑 238 9.6.4 Katz平滑 239 9.6.5 絕對折扣平滑 241 9.6.6 Witten-Bell平滑 241 9.6.7 Kneser-Ney平滑 242 9.6.8 各種平滑方法的演化關係 243 9.7 特徵選擇 245 9.7.1 基於閾值的特徵選擇 245 9.7.2 增量式特徵選擇 245 9.8 參數計算 246 9.8.1 參數計算的形式化 246 9.8.2 參數的數值計算 248 9.9 引申閱讀 250 9.10 本章總結 251 第5篇 表示模型:萬事萬物的表示 當人們在
看到某個事物或現象後,需要向沒有看到的人描述這個事物或現象時,就需要盡可能找一個讓對方可以接受並理解的方式來表示該事物或現象。對事物或現象的表示,是這個事物或現象區別於其他事物或現象的基礎,是進行轉述、分析、處理的前提。 到了現代社會,表示方法越來越普遍,使用也越來越頻繁。重大的科技創新,往往都是從表示方法創新開始的。 第10章 向量空間模型 256 10.1 應用場景 256 10.2 之前的文本表示方法 257 10.3 向量空間模型 258 10.3.1 文檔的詞袋化 258 10.3.2 文檔的向量化 259 10.3.3 詞項的權重計算 261 10.4 相似度計算 263 10.5
引申閱讀 264 10.5.1 發明人介紹 264 10.5.2 最新研究 264 10.6 本章總結 265 第11章 潛在語義分析模型 266 11.1 應用場景 266 11.2 LSA模型的計算 268 11.2.1 詞—文檔矩陣 268 11.2.2 奇異值分解 270 11.2.3 降維處理 272 11.3 結果的解讀 275 11.3.1 3個矩陣的物理含義 275 11.3.2 實驗結果解讀 275 11.4 為什麼LSA模型有效 277 11.5 LSA模型的應用 278 11.5.1 識別同義詞和近義詞 278 11.5.2 文檔的聚類和分類 280 11.5.3 跨語
言語義檢索 281 11.6 LSA模型的不足 282 11.7 引申閱讀 283 11.7.1 發明人介紹 283 11.7.2 最新研究 283 11.8 本章總結 284 第6篇 相似模型:誰與我臭味相投 在現實生活的許多場景中,都需要判斷兩個事物有多相似。各種事物之所以可以比較,是因為我們已經潛在地計算了事物之間的相似度。之所以稱這種相似度是“潛在的”,是因為我們以為是在尋找事物之間的差異,其實在尋找差異之前我們已經找到了相似之處。 第12章 相似模型 288 12.1 歐幾裡得距離 288 12.2 曼哈頓距離 289 12.3 切比雪夫距離 292 12.4 閔可夫斯基距離 29
3 12.5 馬哈拉諾比斯距離 293 12.5.1 用歐氏距離計算身材相似度 293 12.5.2 歐氏距離失效的原因 294 12.5.3 引入原因 295 12.5.4 方差與協方差 295 12.5.5 馬氏距離的定義 298 12.5.6 馬氏距離為什麼有效 299 12.6 皮爾遜相關係數 299 12.7 Jaccard相關係數 300 12.8 余弦相似度 302 12.9 漢明距離 304 12.10 KL散度 305 12.11 海林格距離 307 12.12 編輯距離 307 12.13 本章總結 312 第7篇 分類模型:物以類聚,人以群分 分類問題是我們在日常生活中
每時每刻都可能遇到的。分類也是所有決策制定的基礎,沒有分類,就不可能有決策的制定與實施。各行各業每天都在處理各式各樣的分類問題:高校要根據高考成績判斷是否錄用考生;HR要根據候選人簡歷判斷是否安排面試;公司CEO要根據市場情況及時調整產品戰略和銷售目標;農民要根據天氣、作物生長狀況等決定是否澆水、施肥;廚師要根據火候判斷菜品是否應該出鍋;司機要根據目的地和交通狀況決定是直行還是轉向…… 在現實生活中,我們可能遇到的分類問題千差萬別,可以對分類問題進行分類,從而使每一類分類問題可以用一類分類模型來處理。 第13章 感知機模型 315 13.1 應用場景 315 13.2 神經元的工作原理 317
13.3 感知機模型的原理 320 13.3.1 感知機模型的數學表示 320 13.3.2 感知機模型的分類原理 320 13.3.3 距離的計算 323 13.3.4 代價函數 323 13.4 參數訓練 324 13.4.1 梯度下降法 324 13.4.2 計算示例 325 13.5 引申閱讀 326 13.5.1 發明歷史 326 13.5.2 最新研究 327 13.5.3 與其他模型的關係 327 13.6 本章總結 328 第14章 邏輯回歸模型 329 14.1 應用場景 329 14.2 直觀理解邏輯回歸模型 330 14.2.1 邏輯回歸的目標模型 330 14.2.2
邏輯回歸模型的工作原理 332 14.3 邏輯回歸模型的計算 333 14.3.1 相關符號表示 333 14.3.2 代價函數 334 14.3.3 梯度下降法 335 14.4 引申閱讀 336 14.4.1 發明人簡介 336 14.4.2 發明歷史 337 14.4.3 最新研究 337 14.5 本章總結 338 第15章 樸素貝葉斯模型 339 15.1 應用場景 339 15.2 先驗概率和後驗概率 340 15.3 貝葉斯公式 341 15.3.1 全概率公式 341 15.3.2 逆概率公式 342 15.4 獨立假設 343 15.5 文本分類的案例 344 15.5.1
訓練樣本介紹 345 15.5.2 詞典與先驗概率 345 15.5.3 直接使用貝葉斯公式 346 15.5.4 拉普拉斯平滑 347 15.6 引申閱讀 349 15.7 本章總結 349 第16章 決策樹模型 350 16.1 應用場景 350 16.2 決策樹模型的直觀理解 351 16.2.1 猜數字的遊戲 351 16.2.2 猜動物的遊戲 352 16.2.3 決策樹模型要解決的問題 354 16.3 最佳決策樹 354 16.3.1 蠻力的方法 355 16.3.2 從數據中領悟審批原則 355 16.3.3 什麼是好問題 356 16.4 信息量的計算 357 16.4.1
資訊熵的定義 357 16.4.2 熵的計算示例 358 16.4.3 熵的單位 359 16.5 資訊增益與ID3演算法 359 16.5.1 條件熵的定義 360 16.5.2 資訊增益的計算 360 16.5.3 使用資訊增益選擇特徵 361 16.5.4 ID3演算法 364 16.6 資訊增益比與C4.5演算法 364 16.6.1 資訊增益比的定義 364 16.6.2 計算示例 365 16.6.3 C4.5演算法 365 16.7 基尼係數與CART演算法 366 16.7.1 基尼係數定義 367 16.7.2 基尼係數計算示例 368 16.7.3 CART分類樹演算法
372 16.7.4 CART回歸樹 373 16.8 引申閱讀 375 16.8.1 發明歷史 375 16.8.2 最新研究 377 16.9 本章總結 377 第17章 支援向量機模型 378 17.1 應用場景 378 17.2 一元支持向量機 379 17.3 二元支持向量機 383 17.3.1 實例場景描述 383 17.3.2 最佳分類面 384 17.3.3 最佳分類直線的函數形式 385 17.3.4 分類間隔的計算 387 17.3.5 最大化問題的數學表示 388 17.3.6 拉格朗日乘子法 389 17.4 支持向量機的對偶問題 391 17.4.1 SVM模型的數
學描述 391 17.4.2 SVM模型的對偶問題 392 17.5 支持向量機的參數求解 396 17.5.1 SMO演算法的形式描述 396 17.5.2 SMO演算法的整體思路 397 17.5.3 參數更新過程 399 17.5.4 乘子的啟發式選擇 401 17.6 引申閱讀 402 17.6.1 發明歷史 402 17.6.2 發明人簡介 403 17.6.3 最新研究 403 17.7 本章總結 404
銷量預測 案例的網路口碑排行榜
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#1.叮咚买菜“智能大脑”预测生鲜销售:损耗率由30%降至1% - 财经
... 菜作为数字化赋能生鲜电商平台成为了获奖的十大商业科技创新案例之一。 ... 通过销量预测智能系统,叮咚买菜销量预测整体准确率达到90%以上,热门 ... 於 finance.eastmoney.com -
#2.作業1 成果- 學習AI 一把抓:點亮人工智慧技能樹- Hahow 好學校
【作業標題】- 請依此格式命名:【作業五】- Walmart 銷量預測- yymmdd繳交日期- 範例:(1)【作業五】- Walmart . ... 第1 章準備好進入AI 的世界- 基礎概念與案例介紹. 於 hahow.in -
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#8.如何提高销售预测准确度| FuturMaster
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以往考验的是电商企业熬夜接单打包的销量、物流公司人员配置是否充分等等。 ... 在已知案例中,雀巢电商和京东合作过的销量预测项目,就是利用了消费 ... 於 news.eeworld.com.cn -
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#12.領導讓我預測下一年銷量,怎麼辦? - iFuun
下面通過一個案例看下如何使用Excel對時間序列數據進行預測分析。 下圖是某服裝實體店5月1日至5月24日每天的銷量數據表,要求根據現有的銷量數據預測接下來一個星期, ... 於 www.ifuun.com -
#13.16.基于LightGBM的时间序列预测- AI-EDU
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#14.数据中台| 数字化转型| 销售预测总不准,你的供应链还Hold住吗?
产品生命周期短(尤其在快消产品越来越短),没有可参考的历史数据。 没有科学模型支持预测。用上月销量指导下月销量的“天真预测”可能适用一些产品,但大部分 ... 於 www.foneplatform.com -
#15.基于机器学习方法对销售预测的研究 - 阿里云开发者社区
第三步为应用建模,我们使用了6个机器学习模型和1个ARIMA模型对该案例进行了预测建模,其结果如上图所示,该结果对比图横坐标是真实销量值,纵坐标为算法模型预测值。 於 developer.aliyun.com -
#16.用數據解決問題掌握服飾最佳銷售時機 - myMKC管理知識中心
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#17.新品销售难预测?巧用模型让你事半功倍!
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#18.不会写模型代码?可以这么来做销量预估
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#19.案例:上新结束后,预测怎么做?
拿图1 中的产品为例,该企业进行复盘,把21 周的实际销量. Page 2. 第2 页(共5 页). 导入SPSS 统计软件,让软件分析数据,用各种不同的方程来拟合。如下图2 所示,SPSS ... 於 scm-blog.com -
#20.銷售預測軟體
了解如何利用Pipedrive的銷售預測工具變成成交高手。 ... 預測工具能當你的銷售指南,顯示你為了達到目標需要注意的活動和交易。 ... 閱讀案例研究 ... 於 www.pipedrive.com -
#21.1.4 第一個用Python實現的數據化運營分析實例-銷售預測- GetIt01
案例 場景:每個銷售型公司都有一定的促銷費用,促銷費用可以帶來銷售量的顯著提升;當給出一定的促銷費用時,預計會帶來多大的商品銷售量? 在「附件-chapter1」中data.txt ... 於 www.getit01.com -
#22.中國標竿食品案例分析:透過自動AI系統預測 - Advantech AiCS
結合資料科學專家的建議,該企業持續針對時間相關的特徵進行細化處理,並將模型結構改成以七個模型分別預測每一日的出貨量,最終有效提升銷量預測的準確度 ... 於 aics.advantech.com -
#23.网易严选品牌电商的算法实践 - TOP100全球软件案例研究峰会
整个链路涉及到商品生命周期的方方面面,存在大量个性化、预测、运筹优化问题。本次分享主要围绕商品供应和销售环节,从流量分配、销量预测、需求计划、采购补货等方面 ... 於 www.top100summit.com -
#24.[專欄] 建立AI食品供貨預測模式 - 物流技術與戰略雜誌社
以雀巢為例,雀巢有上千種商品,為了提升商品銷量預測精準度,其將總體經濟、季節氣象資訊、客群的喜好,以及商品促銷事件等皆放入統計模型中,運行結果除了提升9%商品 ... 於 www.logisticnet.com.tw -
#25.大数据在各领域应用之销量预测 - 鸟哥笔记
上面只是一个简单的销售预测的例子,在实际的应用中还需要大量的参数调优、优化样本和迭代模型,并根据预测出的数据,结合实际情况和业务经验,做进一步的 ... 於 www.niaogebiji.com -
#26.【重磅直播】智慧零售销量预测产业应用方案解析
其中,AI销售预测是完善客户需求管理、指导运营、以提高企业利润为最终目的的商业问题解决方案之一。通过销量预测,零售商可根据过去的购买行为预测 ... 於 ai.baidu.com -
#27.王桐:阿里智慧供应链预测算法
预测场景及特性; 预测算法研发路线及结果; 预测应用案例 ... 销量预测是指预测淘宝天猫以及各个阿里系新零售的,各种场景下的商品未来销量有多少。 於 www.6aiq.com -
#28.预测性分析 - IBM
客户案例. 预测性分析用例. 探索行业用例. 银行业务. 金融服务使用机器学习和量化 ... 零售商使用预测性分析来确定产品推荐,预测销量,分析市场以及管理季节性存货。 於 www.ibm.com -
#29.案例典藏| 嘉士伯中国需求预测准确率已超85%! - 联合通商
现在借助科学、智能的预测模型,SFS销售预测系统会根据历史销售量,以及季节性,趋势性的分析建议。再结合其他会影响销量的参数,比如事件活动、新品 ... 於 www.ebizprise.com.cn -
#30.並以其預測第6年之銷售金額為多少?
試以古典分解法乘法模式預測明年該公司之銷售量為多少? 22. 時間數列分析 之十一. 長期趨勢因子 1、隨手劃 2、半平均法 3、 ... 於 web.twu.edu.tw -
#31.销量估算法则!亚马逊销量预测算法 - 亚马逊选品工具
以美国站为例子,最近店铺30天反馈的数量在3倍左右,就相当于这个店铺一天的销售量。 如果一个店铺最近30天有60个评价,那么预估下这个店铺的日均销量在 ... 於 www.junglescout.cn -
#32.促銷檔期下之銷售預測流程設計與模式構建
銷售量 提升. 來自於更好且更有效率的協同規劃、以及缺貨率下降;存貨水準下降則是因為更. 準確的需求預測以及訂單滿足率的提高。國內外皆有許多成功的例子,如CPFR. 的創始 ... 於 ir.nctu.edu.tw -
#33.基于AI 销量预测打造了自动补货系统 - 罗戈网
罗戈网(www.logclub.com)-物流商业伙伴,2021中国零售业供应链优秀案例:基于AI 销量预测打造了自动补货系统. 於 www.logclub.com -
#34.銷售預測 - 中文百科知識
銷售預測(Sales Forecasting)什麼是銷售預測銷售計畫的中心任務之一就是銷售預測, ... 少數重要的顧客占據企業大部分銷售量這種情況,那么購買者期望法是很實用的。 於 www.easyatm.com.tw -
#35.讓AI 入魂,精準預測你的需求與庫存! | SAS
案例 一:美國本田在客戶還沒想到要維修前,就先準備好服務客戶了. 引擎的製造、維修成本對製造業很高,若沒有精準的預測,備料多一些可能增加庫存成本,少一些 ... 於 www.sas.com -
#36.企业经营数据分析方法与工具_销售预测数据分析
数据分析应用案例——销售量预测. 销售量预测是每个数据分析 ... 数据分析|销量预测模型一、什么是预测通过研究过去、了解现在、预测未来。 二、为什么做预测销量的多少 ... 於 www.fdf36.com -
#37.Python對商店資料進行lstm和xgboost銷售量時間序列建模預測 ...
Python對商店資料進行lstm和xgboost銷售量時間序列建模預測分析. ... 讓我們從第一個變數開始-> 銷售量 ... 5.r語言copulas和金融時間序列案例. 於 www.gushiciku.cn -
#38.故事| 10個超有趣的經典數據分析案例,數據分析還能預測未來?
沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的數據分析成果,早已成了大數據技術應用的經典案例,被人津津樂道。 於 www.xuehua.us -
#39.熱門巧克力和餅乾口味變化預測_霸道總裁愛背七千單字(全家 ...
熱門巧克力和餅乾口味變化預測_霸道總裁愛背七千單字(全家代表團隊). 首頁; / 數據案例; / 熱門 ... 體感溫度對於「純巧克力類」銷量具有負影響,溫度越低賣越好。 於 www.datastation.org.tw -
#40.90%準確率!這家智慧決策公司面向B端- 演算法預測銷量 - sa123
為大型藥廠預測流感藥銷量,從數百個影響因素中挑出70個構建深度學習模型,準確率達到了80%。 ... 上述三個例子,只是CEO黃曉南平日接手的智慧決策案例的冰山一角。 於 sa123.cc -
#41.CCFA案例-自动补货 - 多点Dmall
多点Dmall自主研发的基于AI销量预测的自动补货系统,通过“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”一体化,帮助物美准确地预测市场需求,实现供应链提质增效。 於 www.dmall.com -
#42.Day 23:銷售量預測-- LSTM 的另一個應用 - iT 邦幫忙
之前,我們都在影像、語言等基礎應用上打轉,這次我們要來探討一個可應用在企業運作上的實例,銷售預測主要是希望藉由過去的銷售記錄預測下一個週期的銷售量,在統計 ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#43.商品補貨預測 - 8ndpoint
AI 庫存分析預測. 就, 是, 準。 因為訂貨失準,讓您每個月損失上萬元在庫存成本與業績損失上嗎? 在智能時代您需要更簡便的訂貨方法,透過AI 精準預測商品未來銷量, ... 於 www.8ndpoint.com -
#44.观远数据携手联合利华、沃尔玛AI预测项目,同时入选ECR年度 ...
近日,中国ECR委员会发布「2019-2020年度推荐案例」,观远数据凭借与联合 ... 数据预测-智能决策-新数据融入”的完整数据闭环,提高了销量预测、订货和 ... 於 cn.chinadaily.com.cn -
#45.數據分析案例:潮牌體育產品銷售預測分析! - 壹讀
客戶品牌旗下產品線眾多,經典的球鞋系列不計其數。預測新品發布銷量對於傳統人工團隊來說費時費力,工作量巨大,且容易出現偏差;除此之外,人工預測穩定 ... 於 read01.com -
#46.分析師預測任天堂SWITCH之年度銷售量將突破千萬 ... - Cool3c
除了詳細解說數據對您企業帶來的影響之外,也邀請到AWS 實際企業客戶分享成功案例,加速了解如何運用數據與分析進行產業數位轉型。 立即報名 ... 於 www.cool3c.com -
#47.电商销售预测(1)--数据清理与融合 - 掘金
另外,不建议预测每天的,然后累加成每月的销量,因为这样会累计误差。 ... 比如对于本案例中的日期格式,我们可以提取月份,季度,年的信息。 於 juejin.cn -
#48.定性預測法 - 中文百科全書
由於採用的手段和分析方法不同,銷售預測可分為定性預測法和定量預測法。 ... 最高銷量. 1000O. 0.3. 300. 最可能銷量. 800. 1.5. 400. 最低銷量. 於 www.newton.com.tw -
#49.销量预测方法及案例分析 - 知乎专栏
案例 一. 某智能音箱生产商,上半年销量分别为5100、6030、7500、6800、7100、8200,如果预测未来三个月销量? 分析:考虑到智能音箱没有季节属性, ... 於 zhuanlan.zhihu.com -
#50.销量预测-哔哩哔哩_Bilibili
bilibili是国内知名的视频弹幕网站,这里有及时的动漫新番,活跃的ACG氛围,有创意的Up主。大家可以在这里找到许多欢乐。 於 search.bilibili.com -
#51.小案例(五):销量预测(python) - 码农教程
本文章向大家介绍小案例(五):销量预测(python),主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值, ... 於 www.manongjc.com -
#52.基于AI销量预测,自动补货驱动物美供应链化解“牛鞭效应”-36氪
案例 分享|基于AI销量预测,自动补货驱动物美供应链化解“牛鞭效应” ... 收到销量预测需求后,智能补货系统可以根据当前商品库存、未来到货情况、商品 ... 於 m.36kr.com -
#53.【金猿案例展】沃爾瑪——基於果蔬商品智能預測的補貨優化
【金猿案例展】沃爾瑪——基於果蔬商品智能預測的補貨優化 ... 方式,快速梳理數據間的關聯並發現異常,實現自動化處理,大範圍、強穩定的銷量預測用於 ... 於 twgreatdaily.com -
#54.Excel数据分析案例三——预测销量 - CSDN博客
2021年9月9日 — Excel数据分析案例三——预测销量题目:有某服装实体店5.1~5.24每天的销售数据表,要求根据现有的销量数据预测接下来一星期,也就是5.25 ~ 5.30的销量, ... 於 blog.csdn.net -
#55.预测模型,怎么做才够精准
这时候就直接用业务手段,不要建模。 比如:. 场景1:“销售数据很少,分布很散,如何预测销量?因为货物本身不耐储藏,多进货 ... 於 www.woshipm.com -
#56.及订货数据,达到降本增效目标_商品销量预测算法
销量预测 方法及案例分析. 工作中,销量预测我们经常能碰到,如电商平台,会根据之前几个月销量和往年销量,预测未来几个月的销量,及时调整备货, ... 於 www.bajiaoyingshi.com -
#57.电商推荐与销量预测相关案例
电商推荐与销量预测相关案例 ... 便利店销量预测问题. 数据处理. 特征工程. Xgboost loss function修改. 详见ipython notebook. 七⽉月在线Kaggle实战班. 於 m.didajiaoyu.com -
#58.銷售真的可以精準預測,只要你這樣分析! | 帆軟軟體
二、如何來做銷售預測? 例子1:通過基值預測銷售; 例子2:趨勢預測分析-行動平均演算法預測銷售; 例3:滾動預測 ... 於 www.finereport.com -
#59.米雅数字营销第一剑:销量预测落地零售企业的实战案例
米雅数字营销第一剑:销量预测落地零售企业的实战案例. 2020-10-16 米雅科技. 2019年,米雅与AWS合作建立了零售Data Lab,充分利用双方优势,在零售和快消领域展开数据 ... 於 www.miyatech.com -
#60.智慧需求預測暨庫存決策技術- 尖端科技
提供可預測性與分布相似度動態檢測工具、AI需求預測與庫存採購決策技術,可應用於零售產業,降低庫存過量、 ... 改善原有銷量預測準確度,提高現貨率、降低周轉天期。 於 www.itri.org.tw -
#61.供应链需求计划与销售预测国内案例 - SlideShare
包含供应链计划、需求预测、需求管理、产销协同,行业跨及家电、消费品牌、医药行业, ... 供应链需求计划与销售预测国内案例 ... 消费品牌产品经理如何做新品销量预测. 於 www.slideshare.net -
#62.基于数据驱动的销量预测模型建构 - 腾讯云
百分点数据科学实验室多年来在项目中积累了丰富的实践经验,总结了一套基于数据驱动的销量预测模型建构方法,本文将从预测目标、评估方法、案例应用及 ... 於 cloud.tencent.com -
#63.商品销量预测 - 京东AI
结合基于的深度学习技术的人工智能预测算法,智能预测商品未来的销量,支持节假日和大促的销量预测. ... 功能体验; 功能介绍; 产品优势; 应用场景; 客户案例; 使用指南. 於 neuhub.jd.com -
#64.Python爬虫预测可知今年双十一销售额将超过6000亿元
原来2020改了规则,实际上统计的是11月1到11日的销量,理论上已经不能和历史数据合并预测,但咱们就为了图个乐,主要是为了练习一下Python 的多项式回归和可视化绘图。 於 www.codebaoku.com -
#65.關於銷售預測 - 程式人生
第三步為應用建模,我們使用了6個機器學習模型和1個ARIMA模型對該案例進行了預測建模,其結果如上圖所示,該結果對比圖橫坐標是真實銷量值,縱坐標為算法 ... 於 www.796t.com -
#66.預測理論與方法-新人首單立減十元-2022年6月|淘寶海外
電子商務銷量預測理論、方法與應用王明明,許偉,李倩科學出版社正版書籍新華書店 ... 官方正版物流系統工程理論方法與案例分析第3版第三版張慶英物流系統分析預測系統 ... 於 world.taobao.com -
#67.【導入案例】紡織業挑戰快時尚,AI庫存預測降低三成五誤差率
輔導團隊與神通資訊科技合作,計畫主要透過LSTM演算法來做為AI的基礎,主要是希望藉由過去的銷售記錄預測下一個週期的銷售量,在統計上使用簡單迴歸,乃至 ... 於 aihub.org.tw -
#68.七、基於機器學習方法對銷售預測的研究 - 台部落
我會大家看一下案例在上述理論框架的效果怎麼樣。 第一步,確定預測目標是爲某類商品歷史銷量排行前20的單個商品進行未來7天的預測。 於 www.twblogs.net -
#69.销售预测_销售漏斗- 移动平均算法-帆软
原有产品:销量预测—原料采购—工厂生产—客户要货—物流配送—终端销售—消费者. 如果没有销售预测容易出现的窘境:. 比如:原料药采购大宗物料的时间 ... 於 www.fanruan.com -
#70.百分点数据科学实验室:基于数据驱动的销量预测模型建构
百分点数据科学实验室多年来在项目中积累了丰富的实践经验,总结了一套基于数据驱动的销量预测模型建构方法,本文将从预测目标、评估方法、案例应用及 ... 於 www.jiqizhixin.com -
#71.1.5 案例| 预测: 方法与实践 - OTexts
为了预测药品津贴计划的总支出,我们首先需要根据月度数据对数百种药品的销售量进行预测。几乎每种药品的销售量数据都包含长期趋势和季节变动模式。很多药品的销量会因药品 ... 於 otexts.com -
#72.以機器學習建構一外銷銷售預測模型之研究
況之模型,並探討銷售量與經濟環境因素之關聯性。 ... 因此有效的銷售量預測對於評估一家企業的經營績效與營運前景是. 很重要的項目。 ... 測迴歸分析優於案例式推演。 於 dba.nkust.edu.tw -
#73.潮牌体育产品销售预测分析| 美库尔官方网站– 信之数据
美库尔数据分析案例:潮牌体育产品销售预测分析 ... 预测新品发布销量对于传统人工团队来说费时费力,工作量巨大,且容易出现偏差;除此之外,人工 ... 於 www.merklechina.cn -
#74.【金猿案例展】沃尔玛——基于果蔬商品智能预测的补货优化
【金猿案例展】沃尔玛——基于果蔬商品智能预测的补货优化 ... 方式,快速梳理数据间的关联并发现异常,实现自动化处理,大范围、强稳定的销量预测用于 ... 於 new.qq.com -
#75.演讲: 基于机器学习方法对销量预测的研究
其次,介绍了这些模型的实现方式和相应的优缺点,再次,结合百分点在企业项目上的实际案例来解读销售预测,最后,对销售预测的发展方向做了一定的展望。 於 bj2016.archsummit.com -
#76.數據分析項目實戰:大型商場銷售預測(帶你擠進比賽前100名)
目的是通過2013年的銷售數據,建立一個銷售額預測模型,預測每個產品在特定商店 ... 目標是預測商店的每個產品的銷量,對銷售額可能的影響因素如下:. 於 kknews.cc -
#77.現代化供應鏈的需求預測| SAP Insights
瞭解需求預測、預測分析和需求規劃技術。 ... 諸如防曬乳液或聖誕樹這類產品,非常容易因季節而銷量飆漲,不過季節性也適用於一年當中會讓顧客行為改變的任何因素, ... 於 www.sap.com -
#78.利用预测性投资回报率优化你的媒体分配战略 - Nielsen
通过一个由机器学习算法驱动的复杂的预算分配和准备工具,预测你的营销活动业绩的投资回报 ... 利用人工智能对你的品牌和战略进行具体预测,实现自动化优化。 使用案例 ... 於 global.nielsen.com -
#79.銷售預測 - MBA智库百科
銷售預測(Sales Forecasting)銷售計劃的中心任務之一就是銷售預測, ... 由於在現實的市場條件下,企業產品的銷售量往往與某些變數因素(例如,國民生產總值、個人可 ... 於 wiki.mbalib.com -
#80.W公司手机市场销量预测分析
本文采用了理论与实践相结合的研究方法,以大量的数据和实际案例为研究素材,运用市场营销、统计学的相关理论,将定量预测和定性预测充分结合。论文虽以W公司手机市场为研究 ... 於 wap.cnki.net -
#81.Python数据化运营分析案例:销售预测
用Python实现的数据化运营销售预测案例. ... 为了符合实际销量必须是整数的特点,后续可以对该数据做四舍五入,使用round(pre_y)获得预测的整数销量。 於 www.pydata.club -
#82.现代塑料1996年销量预测分析- 案例速递 - 经济金融网
一,销量预测方法的选择销量预测方法一般有定量和定性两种分析方法。定量分析一般使用回归分析,相关分析或时间平滑分析等。需要根据具. 於 www.efnchina.com -
#83.加速销售预测应用为新零售赋能 - 英特尔
英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL),研发了企加云销量预测系统,可帮助用户 ... 案例研究. “零售业的未来将更多的与AI 算法、. 模型联系在一起,这有利于零售企. 於 www.intel.cn -
#84.ch8-某车企汽车年销量预测案例-回归- evayao - 博客园
散点图曲线直线化:变量变换后拟合线性模型、曲线拟合模型非线性模型残差的独立性、正态性、方差齐性检验预测值1、案例背景利用某车企过去14年的汽车 ... 於 www.cnblogs.com -
#85.数据分析小案例(五):销量预测(python)-爱代码爱编程
并画出散点图,观察气温和销售量的关系。import pandas as pdicecream ... python数据分析5个案例-数据分析小案例(五):销量预测(python) 於 icode.best -
#86.【智能商业】基于机器学习方法对销售预测的研究
其次,介绍了这些模型的实现方式和相应的优缺点,再次,结合百分点在企业项目上的实际案例来解读销售预测,最后,对销售预测的发展方向做了一定的展望。 主要内容有销量 ... 於 open.tech2real.com -
#87.京东和美的实现供应链大数据共享和协同计划、预测及补货 ...
会上公布了“中国ECR优秀案例”评选结果,其中,京东零售平台提交 ... 有效的数据共享,将商品的销售数据、销量预测等数据实时共享给供应商,使供应商 ... 於 www.scmor.com -
#88.ArchSummit|技术大咖告诉你离精准销售预测还有多远? - 百分点
销售预测要结合业务场景,还要和供应链对接,目的不是为提高销量,而是为 ... 从上图可以看出,在此案例中,xgboost和随机森林算法模型的预测效果较 ... 於 www.percent.cn -
#89.函数与图表案例实战从入门到精通》 —1.3创建预测与实际销量 ...
1.3创建预测与实际销量分析表. 当企业需要分析销售情况时,常常会使用图表。除此之外,还可以使用Excel中的文本函数创建直方图,进行数据的表达与说明 ... 於 bbs.huaweicloud.com -
#90.技术大咖告诉你,基于机器学习的精准销售预测还有多远?
从上图可以看出,在此案例中,xgboost和随机森林算法模型的预测效果较好,其中运用xgboost方法预测某商品的销量,其可视化图形如下:. 可以看出,销量的预测值的趋势已经 ... 於 m.sohu.com -
#91.电商销量预测模型 - 罗辞问答网
直播精准预测销量太难? 菜鸟搭建销量预测模型直播电商的热度今年比以往任何时候都高。各行各业都在“抢”直播,不光主播、名人、CEO和高管们在带货。 於 www.luocige.com -
#92.銷售預測
生產、採購、品管部門若是缺乏未來產量、銷量的預測資訊,就只能 ... 例如,如果銷售經理認為其中一個直接下屬的最佳案例商機可能會產生超過提議值的 ... 於 ecoconfort.es -
#93.中国乘用车销量预测 - FOURIN, Inc.
作为在需求不断扩大的内陆地区新设销售网点的信息来源。 作为构建能够应对今后各地区各城市需求变化的在华生产体制的参考资料。 作为 ... 於 www.fourin.cn -
#94.預測
種產品,以一年內的銷售資料,預測每一個商店之每一種商品的需求。 ... 對於這些案例,藉由單純 ... 假設一間公司過去幾年的某一產品線每年之平均銷售量為1,000. 於 tutorial.bm.nsysu.edu.tw -
#95.汽车销量预测案例1-SPSS数据分析入门手册图文教程- 虎课网
虎课网为您提供字体设计版块下的汽车销量预测案例1-SPSS数据分析入门手册图文教程,本篇教程使用软件为SPSS(21),难度等级为新手入门,下面开始学习 ... 於 m.huke88.com -
#96.商品销量预测- 程序员宅基地
销量预测 模型: 数据格式如下: 说明: 并非每个月都有记录,商品可能超过一月进货销售 ... 平台前期做过一篇文章,以京东为案例,并回溯了实践中所使用到的需求预测的 ... 於 www.cxyzjd.com -
#97.AutoML應用案例:4知名企業用DataRobot做預測性分析
案例 ➃:聯想集團Lenovo在巴西的營運部,用DataRobot 每週精準預測前10大零售通路的賣出量,改善供需平衡,當年度銷量直接躍升巴西消費性筆電市場的第 ... 於 www.perform-global.com -
#98.python分析案例四销量预测_51CTO博客
51CTO博客已为您找到关于python分析案例四销量预测的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python分析案例四销量预测问答内容。更多python分析 ... 於 blog.51cto.com -
#99.如何對銷售額進行預測? - 數據分析那些事
大家經常會遇到一些需要預測的場景,比如預測品牌銷售額,預測產品銷量。今天給大家分享一波使用LSTM ... 在現實世界的案例中,我們主要有兩種型別的時間序列分析:. 於 allaboutdataanalysis.medium.com