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面向零售和 CPG 公司的无代码 ML 预测平台.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719099 2025-06-22 17页 1.38MB

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本文介绍了Zebra Workcloud Modeling Studio,一款面向零售和消费品公司的无代码机器学习预测平台。关键点如下: 1. 文章以未来展望声明开头,强调了信息的不完整性及前瞻性陈述的风险。 2. 简述了Zebra技术的发展历程,包括多次重要收购和产品创新。 3. 零售商和消费品公司使用预测来优化库存管理、营销、产品定位、生产规划和新产品发布。 4. 预测的挑战包括需求预测准确性、库存效率、服务期望和物流成本。 5. 零售预测的演变从聚合数据到细化数据,从有限计算能力到云可扩展性。 6. 数据科学团队在建立预测时面临的问题包括:处理大型数据集成本高、实验新模型耗时长、管理云基础设施耗时、模型部署困难。 7. Workcloud Modeling Studio作为解决方案,提供低代码/无代码机器学习平台,通过自动化特征工程、探索性分析和AutoML等,将数月的工作缩短至几周,加快投资回报。 核心数据引用:文章提到,该平台能将6至8个月的预测项目缩短至几周,显著节省时间和资源。
"零售效率如何提升?" - 揭秘Zebra Workcloud如何助力精准预测,提升零售与CPG企业效率。 "机器学习如何简化预测?" - 探索Zebra Workcloud Modeling Studio,零代码机器学习平台如何缩短预测周期。 "数据科学项目ROI加速法则" - 了解如何利用Zebra Workcloud Modeling Studio将数月工作量缩短至几周,快速实现数据科学项目投资回报。
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