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需求预测在不同行业中的应用案例

零售行业

1.1超市商品需求预测

在零售行业中，超市是一个典型的例子，其需求预测对于库存管理、物流调度和促销活动的制定至关重要。通过人工智能技术，可以更准确地预测商品的需求量，从而降低库存成本、减少浪费并提高客户满意度。

原理

需求预测的核心在于利用历史销售数据、季节性因素、促销活动等多种数据源，通过机器学习模型来预测未来的销售量。常见的机器学习模型包括时间序列分析（如ARIMA）、线性回归、决策树、随机森林、以及深度学习模型（如LSTM）。

内容

在超市商品需求预测中，数据的收集和预处理是至关重要的步骤。以下是一个详细