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攜手?jǐn)?shù)百萬客戶持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新 聯(lián)合利華 元?dú)?span style='color:#C7000B'>森林 小紅書 BI+AI變革產(chǎn)銷協(xié)同,助力聯(lián)合利華實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈全鏈路優(yōu)化 聯(lián)合利華與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)共創(chuàng)的BI+AI項(xiàng)目,變革零售消費(fèi)的產(chǎn)銷協(xié)同模式,完成了生產(chǎn)預(yù)測、需求預(yù)測、銷售預(yù)測全鏈路的數(shù)字化,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的整體降本 助力元?dú)?span style='color:#C7000B'>森林打造數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)策略敏捷迭代來自:解決方案(1)功能全面,覆蓋營銷、銷售、服務(wù)全流程管理; (2)選擇SaaS CRM,可以快速上線開啟業(yè)務(wù); (3)可快速定制個性化需求; (4)靈活且適應(yīng)性強(qiáng),如增加人員、第三方系統(tǒng)對接等; (5)產(chǎn)品體驗(yàn)要好,易于學(xué)習(xí)使用; (6)對以客戶為中心的,跨部門協(xié)作友好,能夠更好提升銷售業(yè)績和服務(wù)客戶。來自:專題
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發(fā)的流量對系統(tǒng)造成沖擊。 重試:重試的主要目的是保障隨機(jī)失敗對業(yè)務(wù)造成影響。隨機(jī)失敗在微服務(wù)系統(tǒng)經(jīng)常發(fā)生,產(chǎn)生隨機(jī)失敗的原因非常多。以Java微服務(wù)應(yīng)用為例,造成請求超時這種隨機(jī)失敗的原因包括:網(wǎng)絡(luò)波動和軟硬件升級,可能造成隨機(jī)的幾秒中斷;JVM垃圾回收、線程調(diào)度導(dǎo)致的時延增加;來自:專題閾值。 誤檢分析 從預(yù)測結(jié)果角度統(tǒng)計(jì)錯誤檢測的結(jié)果,包含準(zhǔn)確檢測、類別誤檢、背景誤檢、位置偏差四種誤檢的錯誤類型,繪制成餅圖,統(tǒng)計(jì)各類錯誤占錯誤檢測的比例。 從預(yù)測結(jié)果的角度出發(fā),預(yù)測框與實(shí)際框的交并比大于0.5時,預(yù)測框與實(shí)際框類別不符,認(rèn)為是類別誤檢;預(yù)測框與實(shí)際框的交并比大于0來自:百科
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解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn),使能實(shí)現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)優(yōu)勢 資源利用率提升 引入AI預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量,根據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源的均衡管理,提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率 運(yùn)維效率提升 引入AI,壓縮大量重復(fù)性工單、預(yù)測故障進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維效率來自:百科
量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等,應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析,總結(jié)盤點(diǎn)等場景,例如, 物聯(lián)網(wǎng)平臺 將自動售貨機(jī)上報的銷售數(shù)據(jù)匯總后保存,然后定期使用大數(shù)據(jù)分析平臺分析銷售數(shù)據(jù),以報表形式呈現(xiàn)給廠家,協(xié)助廠家進(jìn)行銷售策略的調(diào)整。離線分析的挑戰(zhàn)主要在于龐大的數(shù)據(jù)量,一般會采用分布式處理的方案來提升海量數(shù)據(jù)分析的效率。來自:百科
流式數(shù)據(jù)實(shí)時入庫:IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時寫入 GaussDB (DWS)。 實(shí)時監(jiān)控與預(yù)測:圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測,對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,對行為進(jìn)行預(yù)測,實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。來自:百科
設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題,參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測截圖給出預(yù)測結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。 比賽時間: 2019年3月13日-2019年4月30日 大賽詳細(xì)地址:https://competition來自:百科