出卖预测 这是当今大多数制造企业面临的主要挑战之一吗.
制造商几乎无法完全控制自己的销售额es. 现有的 预测引擎有 很大的局限性 主要有三个原因:
1.提取数据的复杂性 从大多数数据源(Excel文件，如媒体计划，PDF报告…)
2.无法预测几种影响 影响最终销售的因素(社交媒体、竞争……)
3.无法解释特定行业的影响 (全球购物者效应——奢侈品、环保政府举措——汽车行业……).
预测促销的影响 票已售完.
制造商和零售商的共同目标是刺激更多的购物之旅, 因此，促销活动往往是朝着这个互惠互利的目标进行的. 零售商和制造商的促销活动具有复杂的结构, 其中包括货币和非货币成分, 以及即时和长期的影响.
以优化促销策略(数量), 价格, time, 产品,……)以及对售罄的影响, 有必要能够欣赏它们的价值和影响.
然而，促销是有成本的:要么是同类产品的销售损失，要么是促销本身造成的收入损失. 有一个清晰的、自我学习的促销评估是跟踪和优化它的使用的必要条件，而工件能够做到这一点 建立这样的预测模型来改进促销决策.
模式和规则检测.
模式检测是数据分析的一个基本分支. 它主要包括对数据中的模式和规律的识别，以理解特定的行为.
识别供应链过程中的问题, 检测欺诈操作或揭露人群中的可疑行为是具体的, 高价值用例. hg皇冠官网的人工制品的方法旨在检测这种异常行为，同时避免这种稀缺现象的陷阱.
hg皇冠官网充分利用了可用的原始数据(结构化数据，如操作日志甚至图像) & 视频录制)之前的处理和建模步骤，以暴露所需的异常.
