模型预测准确率高达 94%!利用机器学习完美解决 2000 亿美元库存难题

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模型预测准确率高达 94%!利用机器学习完美解决 2000 亿美元库存难题

本文最初发表于 Towards Data Science 博客,经原作者 Fabrizio Fantini 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。

你知道吗?单是在美国,就有价值 超过 2
万亿
美元的库存
每售出 1 美元,就有超过 1.4 美元的库存

这一数字至少超过了 2000 亿美元,甚至可能更多。理由如下。

商品库存通常都是容易腐烂的:有些商品会随着趋势的变化而失去价值;有些商品是季节性的,季节性对需求起着重要作用;有些商品则只是过期了或被浪费掉了;有些商品可能会在货架上存放了更长时间。一切终将消逝。并且,由于所需的财务成本,储备库存无论如何都是很昂贵的。

如今,消费者的选择范围越来越广:他们正在充分利用这种多样性,并变得比以往更有选择性。无论是在 B2B 还是 B2C,都是如此。

新的分析技术应运而生,可以 将这种浪费的库存削减 10% 或更多
。我已经不止 一次
这样做
了,所以我知道它行得通;那么,这个故事中最吸引人的地方在哪里?

>最好的解决方案不只是机器学习,而是将机器学习与人类输入结合起来。

让我们继续阅读,来了解我那难以置信的经历。

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