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机器学习在需求预测中的应用
在供应链管理中，需求预测是至关重要的一步。准确的需求预测可以帮助企业优化库存管理、减少成本、提高客户满意度。传统的统计方法如时间序列分析、线性回归等虽然有一定的效果，但在处理复杂多变的市场需求时往往显得力不从心。近年来，机器学习技术在需求预测领域的应用取得了显著的进展。本节将详细介绍如何利用机器学习技术进行需求预测，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。
数据准备
数据是机器学习模型的基础。在需求预测中，我们需要准备多种类型的数据，包括历史销售数据、市场趋势数据、季节性因素、促销活动、经济指标等。这些数据可以帮助模型更全面
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