188金宝慱亚洲体育网址零188体育官网app下载售，电子商务和消费品数据科学平台

竞争对手、消费者偏好、时尚趋势、分销策略和市场动态都在不断变化。数据科学家经常被要求进行一次性分析或满足紧急的临时请求，这是低效的，令人沮丧的，而且不可重复的。

零售和消费品行业有许多遗留系统，它们面临着围绕消费者隐私和全渠道集成的复杂数据访问和管理问题，这使得部署和集成新技术变得困难。

由于运营和数据基础设施的复杂性、全球规模和供应链挑战、庞大的员工网络、众多的接触点以及消费者越来越高的期望，将模型投入生产是困难的。

消费者现在希望品牌能够预测他们的需求，推荐他们想要的产品，并通过首选渠道与他们进行实时沟通，提供合适的价格和可用性。

机器学习算法非常适合库存计划和供应链系统的需求。数据科学家可以基于大量的行为数据来训练模型，以帮助规划者更快地工作，并提供更精确的结果。当通知这些模型的数据发生变化时，可以对模型进行快速迭代和更新。