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特殊请求，这是低效的、令人沮丧的，而且不可复制的。

零售和消费品行业有许多遗留系统，它们面临着复杂的数据访问和管理问题，涉及消费者隐私和全渠道集成，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、全球规模和供应链的挑战、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，将模型投入生产是很困难的。

消费者现在希望品牌能预测到他们的需求，推荐他们想要的产品，并通过首选渠道与他们实时沟通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。数据科学家可以根据大量的行为数据训练模型，帮助规划者更快地工作，提供更精确的结果。当通知这些模型的数据发生变化时，可以对模型进行迭代和快速更新。