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商業預測

解決方案

Business Decision Solution

讀懂數據 洞悉未來 做出超越平凡的商業預測

原材料訂貨和商品生產及商品訂貨,依賴個人經驗進行采購和生產?

庫存管理不科學,發生缺貨現象或導致單品損耗增加

商戶和顧客缺乏互動,商戶對顧客信息了解非常有限,缺乏持續、深度了解和接觸客戶的手段

呈現價值

有效預測單品銷量,降低單品質

耗率,降低缺貨風險

降低原材料損耗量,優化商品生產

量,合理進行人員安排

優化供應鏈庫存及

資金周轉

數據采集層

結構化數據

非結構化數據

數據采集層

結構化數據

非結構化數據

數據處理與預測引擎

建立模型

模型訓練

質量評估

數據應用層

指導原材料訂貨量

指導商品訂貨量

指導商品生產計劃量

預測引擎

使用機器學習算法

得到最佳擬合模型,

對未來原材料訂貨

量、商品生產及商

品訂貨量計劃量進

行預測。

歷史銷售數據

同比銷售及環比銷售

商品品類

價格及促銷

客流

交易客流及潛在客流

天氣

交通及地理位置

原材料訂貨量分析

預測

基于預測模型計算出結果,對未來訂購原材料、商品生產

數量及商品訂貨數量提出建議,支持人工調整。

效果監測

日報功能,將對實際結果和預測結果進行對比,及時調整

原材料訂貨量、商品生產數量及商品訂貨數量。

c
實施流程

1

業務調研

需求分析書

2

數據采集

數據樣本

3

調優模型

數據建模

預測模型

4

產品測試

測試報告

5

用戶培訓

培訓文檔

6

正式上線

持續支持

解決方案
品牌統一Wi-Fi
數據資產
商業預測
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