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銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業非常重要。業內的朋友一定深有感觸：由于產品及原料存在保質期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業、服務業、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業務出口，上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。基于二八法則或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。

項目經驗 工業及制造業： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態智能評估系統 ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態監測與故障診斷系統（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態監測與故障診斷系統 ? 哈電集團汽輪機葉片性能監測與剩余壽命預測 ? 新奧集團危化品運輸路線優化與用時預測 市政： ? 上海市人口區域洞察（上海統計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業務（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統 ? 萬達金融集團量化交易系統 ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風險識別挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性。線上零售數據分析

很多報表工具只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺，無法應對深度需求。線上零售數據分析

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