库存优化：库存异常检测_（13）.应对库存异常的预防措施.docxVIP

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应对库存异常的预防措施

在库存管理中，异常检测是确保库存准确性和优化库存水平的关键步骤。库存异常可能导致库存积压、缺货、成本增加以及客户满意度下降。因此，采取有效的预防措施至关重要。本节将介绍如何利用人工智能技术来预防库存异常，包括数据预处理、模型选择、训练和评估等关键步骤。

1.数据预处理

数据预处理是任何机器学习任务的基础，库存异常检测也不例外。高质量的数据是模型能够准确预测和检测异常的前提。数据预处理包括数据清洗、特征工程和数据标准化等步骤。

1.1数据清洗

数据清洗的目的是去除或修正数据中的错误、不完整或异常值。这些错误可能来自数据采集过程中

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