【摘 要】
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车企IT系统在多年运行中积累了大量数据,主要存储在Hive中.对这些数据进行清洗和标准化处理得到建立算法模型所需的训练数据,综合运用统计学分析、多因素分析,对不同层级、不同种类的汽车备件建立需求预测模型,以增强备件销售和采购计划科学预测的能力,降低仓储成本,提升客户满意度.基于Springcloud Alibaba微服务技术建立高并发、高可用的软件系统为需求预测模型的训练、执行、管理提供可靠的运行环境.
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车企IT系统在多年运行中积累了大量数据,主要存储在Hive中.对这些数据进行清洗和标准化处理得到建立算法模型所需的训练数据,综合运用统计学分析、多因素分析,对不同层级、不同种类的汽车备件建立需求预测模型,以增强备件销售和采购计划科学预测的能力,降低仓储成本,提升客户满意度.基于Springcloud Alibaba微服务技术建立高并发、高可用的软件系统为需求预测模型的训练、执行、管理提供可靠的运行环境.
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