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另外網站促銷檔期下之銷售預測流程設計與模式構建也說明:自組性演算法之優點在於對於複雜的非線性系統可做較佳的推估,並且對於. 函數架構不明,數據不足和變數太多的問題也可加以分析。一般而言,自組性演. 算法相對於其他的類 ...
這兩本書分別來自機械工業 和天下文化所出版 。
佛光大學 樂活產業學院碩士班 羅智耀所指導 鄭榮緯的 消費者對超商蔬食產品消費意願因素之探討 (2021),提出銷售預測系統關鍵因素是什麼,來自於超商、蔬食、修正式德菲法、層級分析法。
而第二篇論文中原大學 工業與系統工程學系 陳香伶所指導 吳安琪的 結合LRFMP模型及顧客活躍性指標於智慧販賣機銷售預測與銷售點分群-以Y公司為例 (2021),提出因為有 新零售、相關性分析、迴歸分析、LRFMP、顧客活躍性指標、K-means、階層集群分析法、二階段集群分析法、隨機森林、梯度提升樹的重點而找出了 銷售預測系統的解答。
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Python深度學習:基於PyTorch
為了解決銷售預測系統 的問題,作者吳茂貴鬱明敏楊本法李濤張粵磊 這樣論述:
這是一本基於*的Python和PyTorch版本的深度學習著作,旨在幫助讀者低門檻進入深度學習領域,輕鬆速掌握深度學習的理論知識和實踐方法,快速實現從入門到進階的轉變。 本書是多位元人工智慧技術專家和大資料技術專家多年工作經驗的結晶,從工具使用、技術原理、演算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行了系統的講解。內容選擇上,廣泛涉獵、重點突出、注重實戰;內容安排上,實例切入、由淺入深、循序漸進;表達形式上,深度抽象、化繁為簡、用圖說話。 本書共16章,分為三部分: 第一部分(第1~4章) PyTorch基礎 首先講解了機器學習和資料科學中必然會用到的工具Numpy的使用,然後從多個角度
講解了Pytorch的必備基礎知識,*後詳細講解了Pytorch的神經網路工具箱和資料處理工具箱。 第二部分(第5~8章) 深度學習基礎 這部分從技術原理、演算法設計、實踐技巧等維度講解了機器學習和深度學習的經典理理論、演算法以及提升深度學習模型性能的多種技巧,涵蓋視覺處理、NLP和生成式深度學習等主題。 第三部分(第9~16章) 深度學習實踐 這部分從工程實踐的角度講解了深度學習的工程方法和在一些熱門領域的實踐方案,具體包括人臉識別、圖像修復、圖像增強、風格遷移、中英文互譯、生成式對抗網路、對抗攻擊、強化學習、深度強化學習等內容。 吳茂貴 資深大資料和人工智
慧技術專家,就職于中國外匯交易中心,在BI、資料採擷與分析、資料倉庫、機器學習等領域工作超過20年。在基於Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的機器學習和深度學習方面有大量的工程實踐實踐。著有《Python深度學習:基於TensorFlow》《深度實踐Spark機器學習》《自己動手做大資料系統》等著作。 郁明敏 資深商業分析師,從事互聯網金融演算法研究工作,專注於大資料、機器學習以及資料視覺化的相關領域,擅長 Python、Hadoop、Spark 等技術,擁有豐富的實戰經驗。曾獲“江蘇省TI杯大學生電子競技大賽”二等獎和“華為杯全國大學生數學建模大賽”二等獎。
楊本法 高級演算法工程師,在流程優化、資料分析、資料採擷等領域有10餘年實戰經驗,熟悉Hadoop和Spark技術棧。有大量工程實踐經驗,做過的專案包括:推薦系統、銷售預測系統、輿情監控系統、揀貨系統、報表視覺化、配送路線優化系統等。 李濤 資深AI技術工程師,對PyTorch、Caffe、TensorFlow等深度學習框架以及電腦視覺技術有深刻的理解和豐富的實踐經驗,曾經參與和主導過服務機器人、無人售後店、搜索排序等多個人工智慧相關的項目。 張粵磊 資深大資料技術專家,飛谷雲創始人,有10餘年一線資料資料採擷與分析實戰經驗。先後在諮詢、金融、互聯網行業擔任大資料平臺的技術負責人或
架構師。 前言 第一部分 PyTorch基礎 第1章 Numpy基礎2 1.1 生成Numpy陣列3 1.1.1 從已有資料中創建陣列3 1.1.2 利用random模組生成陣列4 1.1.3 創建特定形狀的多維陣列5 1.1.4 利用arange、linspace函數生成陣列6 1.2 獲取元素7 1.3 Numpy的算數運算9 1.3.1 對應元素相乘9 1.3.2 點積運算10 1.4 陣列變形11 1.4.1 更改陣列的形狀11 1.4.2 合併陣列14 1.5 批量處理16 1.6 通用函數17 1.7 廣播機制19 1.8 小結20 第2章 PyTor
ch基礎21 2.1 為何選擇PyTorch?21 2.2 安裝配置22 2.2.1 安裝CPU版PyTorch22 2.2.2 安裝GPU版PyTorch24 2.3 Jupyter Notebook環境配置26 2.4 Numpy與Tensor28 2.4.1 Tensor概述28 2.4.2 創建Tensor28 2.4.3 修改Tensor形狀30 2.4.4 索引操作31 2.4.5 廣播機制32 2.4.6 逐元素操作32 2.4.7 歸併操作33 2.4.8 比較操作34 2.4.9 矩陣操作35 2.4.10 PyTorch與Numpy比較35 2.5 Tensor與Autog
rad36 2.5.1 自動求導要點36 2.5.2 計算圖37 2.5.3 標量反向傳播38 2.5.4 非標量反向傳播39 2.6 使用Numpy實現機器學習41 2.7 使用Tensor及Antograd實現機器學習44 2.8 使用TensorFlow架構46 2.9 小結48 第3章 PyTorch神經網路工具箱49 3.1 神經網路核心元件49 3.2 實現神經網路實例50 3.2.1 背景說明51 3.2.2 準備數據52 3.2.3 視覺化來源資料53 3.2.4 構建模型53 3.2.5 訓練模型54 3.3 如何構建神經網路?56 3.3.1 構建網路層56 3.3.2
前向傳播57 3.3.3 反向傳播57 3.3.4 訓練模型58 3.4 神經網路工具箱nn58 3.4.1 nn.Module58 3.4.2 nn.functional58 3.5 優化器59 3.6 動態修改學習率參數60 3.7 優化器比較60 3.8 小結62 第4章 PyTorch資料處理工具箱63 4.1 資料處理工具箱概述63 4.2 utils.data簡介64 4.3 torchvision簡介66 4.3.1 transforms67 4.3.2 ImageFolder67 4.4 視覺化工具69 4.4.1 tensorboardX簡介69 4.4.2 用tensor
boardX視覺化神經網路71 4.4.3 用tensorboardX視覺化損失值72 4.4.4 用tensorboardX視覺化特徵圖73 4.5 本章小結74 第二部分 深度學習基礎 第5章 機器學習基礎76 5.1 機器學習的基本任務76 5.1.1 監督學習77 5.1.2 無監督學習77 5.1.3 半監督學習78 5.1.4 強化學習78 5.2 機器學習一般流程78 5.2.1 明確目標79 5.2.2 收集資料79 5.2.3 資料探索與預處理79 5.2.4 選擇模型及損失函數80 5.2.5 評估及優化模型81 5.3 過擬合與欠擬合81 5.3.1 權重正則化82
5.3.2 Dropout正則化83 5.3.3 批量正則化86 5.3.4 權重初始化88 5.4 選擇合適啟動函數89 5.5 選擇合適的損失函數90 5.6 選擇合適優化器92 5.6.1 傳統梯度優化的不足93 5.6.2 動量演算法94 5.6.3 AdaGrad演算法96 5.6.4 RMSProp演算法97 5.6.5 Adam演算法98 5.7 GPU加速99 5.7.1 單GPU加速100 5.7.2 多GPU加速101 5.7.3 使用GPU注意事項104 5.8 本章小結104 第6章 視覺處理基礎105 6.1 卷積神經網路簡介105 6.2 卷積層107 6.2.1
卷積核108 6.2.2 步幅109 6.2.3 填充111 6.2.4 多通道上的卷積111 6.2.5 啟動函數113 6.2.6 卷積函數113 6.2.7 轉置卷積114 6.3 池化層115 6.3.1 局部池化116 6.3.2 全域池化117 6.4 現代經典網路119 6.4.1 LeNet-5模型119 6.4.2 AlexNet模型120 6.4.3 VGG模型121 6.4.4 GoogleNet模型122 6.4.5 ResNet模型123 6.4.6 膠囊網路簡介124 6.5 PyTorch實現CIFAR-10多分類125 6.5.1 資料集說明125 6.5.2
載入數據125 6.5.3 構建網路127 6.5.4 訓練模型128 6.5.5 測試模型129 6.5.6 採用全域平均池化130 6.5.7 像Keras一樣顯示各層參數131 6.6 模型集成提升性能133 6.6.1 使用模型134 6.6.2 集成方法134 6.6.3 集成效果135 6.7 使用現代經典模型提升性能136 6.8 本章小結137 第7章 自然語言處理基礎138 7.1 迴圈神經網路基本結構138 7.2 前向傳播與隨時間反向傳播140 7.3 迴圈神經網路變種143 7.3.1 LSTM144 7.3.2 GRU145 7.3.3 Bi-RNN146 7.4
迴圈神經網路的PyTorch實現146 7.4.1 RNN實現147 7.4.2 LSTM實現149 7.4.3 GRU實現151 7.5 文本資料處理152 7.6 詞嵌入153 7.6.1 Word2Vec原理154 7.6.2 CBOW模型155 7.6.3 Skip-Gram模型155 7.7 PyTorch實現詞性判別156 7.7.1 詞性判別主要步驟156 7.7.2 數據預處理157 7.7.3 構建網路157 7.7.4 訓練網路158 7.7.5 測試模型160 7.8 用LSTM預測股票行情160 7.8.1 導入數據160 7.8.2 數據概覽161 7.8.3 預
處理數據162 7.8.4 定義模型163 7.8.5 訓練模型163 7.8.6 測試模型164 7.9 迴圈神經網路應用場景165 7.10 小結166 第8章 生成式深度學習167 8.1 用變分自編碼器生成圖像167 8.1.1 自編碼器168 8.1.2 變分自編碼器168 8.1.3 用變分自編碼器生成圖像169 8.2 GAN簡介173 8.2.1 GAN架構173 8.2.2 GAN的損失函數174 8.3 用GAN生成圖像175 8.3.1 判別器175 8.3.2 生成器175 8.3.3 訓練模型175 8.3.4 視覺化結果177 8.4 VAE與GAN的優缺點178
8.5 ConditionGAN179 8.5.1 CGAN的架構179 8.5.2 CGAN生成器180 8.5.3 CGAN判別器180 8.5.4 CGAN損失函數181 8.5.5 CGAN視覺化181 8.5.6 查看指定標籤的數據182 8.5.7 視覺化損失值182 8.6 DCGAN183 8.7 提升GAN訓練效果的一些技巧184 8.8 小結185 第三部分 深度學習實踐 第9章 人臉檢測與識別188 9.1 人臉識別一般流程188 9.2 人臉檢測189 9.2.1 目標檢測189 9.2.2 人臉定位191 9.2.3 人臉對齊191 9.2.4 MTCNN演算法
192 9.3 特徵提取193 9.4 人臉識別198 9.4.1 人臉識別主要原理198 9.4.2 人臉識別發展198 9.5 PyTorch實現人臉檢測與識別199 9.5.1 驗證檢測代碼199 9.5.2 檢測圖像200 9.5.3 檢測後進行預處理200 9.5.4 查看經檢測後的圖像201 9.5.5 人臉識別202 9.6 小結202 第10章 遷移學習實例203 10.1 遷移學習簡介203 10.2 特徵提取204 10.2.1 PyTorch提供的預處理模組205 10.2.2 特徵提取實例206 10.3 資料增強209 10.3.1 按比例縮放209 10.3.2
裁剪210 10.3.3 翻轉210 10.3.4 改變顏色211 10.3.5 組合多種增強方法211 10.4 微調實例212 10.4.1 數據預處理212 10.4.2 載入預訓練模型213 10.4.3 修改分類器213 10.4.4 選擇損失函數及優化器213 10.4.5 訓練及驗證模型214 10.5 清除圖像中的霧霾214 10.6 小結217 第11章 神經網路機器翻譯實例218 11.1 Encoder-Decoder模型原理218 11.2 注意力框架220 11.3 PyTorch實現注意力Decoder224 11.3.1 構建Encoder224 11.3.2
構建簡單Decoder225 11.3.3 構建注意力Decoder226 11.4 用注意力機制實現中英文互譯227 11.4.1 導入需要的模組228 11.4.2 數據預處理228 11.4.3 構建模型231 11.4.4 訓練模型234 11.4.5 隨機採樣,對模型進行測試235 11.4.6 視覺化注意力236 11.5 小結237 第12章 實戰生成式模型238 12.1 DeepDream模型238 12.1.1 Deep Dream原理238 12.1.2 DeepDream演算法流程239 12.1.3 用PyTorch實現Deep Dream240 12.2 風格遷移
243 12.2.1 內容損失244 12.2.2 風格損失245 12.2.3 用PyTorch實現神經網路風格遷移247 12.3 PyTorch實現圖像修復252 12.3.1 網路結構252 12.3.2 損失函數252 12.3.3 圖像修復實例253 12.4 PyTorch實現DiscoGAN255 12.4.1 DiscoGAN架構256 12.4.2 損失函數258 12.4.3 DiscoGAN實現258 12.4.4 用PyTorch實現從邊框生成鞋子260 12.5 小結262 第13章 Caffe2模型遷移實例263 13.1 Caffe2簡介263 13.2 Ca
ffe如何升級到Caffe2264 13.3 PyTorch如何遷移到Caffe2265 13.4 小結268 第14章 AI新方向:對抗攻擊269 14.1 對抗攻擊簡介269 14.1.1 白盒攻擊與黑盒攻擊270 14.1.2 無目標攻擊與有目標攻擊270 14.2 常見對抗樣本生成方式271 14.2.1 快速梯度符號法271 14.2.2 快速梯度演算法271 14.3 PyTorch實現對抗攻擊272 14.3.1 實現無目標攻擊272 14.3.2 實現有目標攻擊274 14.4 對抗攻擊和防禦措施276 14.4.1 對抗攻擊276 14.4.2 常見防禦方法分類276 14
.5 總結277 第15章 強化學習278 15.1 強化學習簡介278 15.2 Q-Learning原理281 15.2.1 Q-Learning主要流程281 15.2.2 Q函數282 15.2.3 貪婪策略283 15.3 用PyTorch實現Q-Learning283 15.3.1 定義Q-Learing主函數283 15.3.2 執行Q-Learing284 15.4 SARSA演算法285 15.4.1 SARSA演算法主要步驟285 15.4.2 用PyTorch實現SARSA演算法286 15.5 小結287 第16章 深度強化學習288 16.1 DQN演算法原理28
8 16.1.1 Q-Learning方法的局限性289 16.1.2 用DL處理RL需要解決的問題289 16.1.3 用DQN解決方法289 16.1.4 定義損失函數290 16.1.5 DQN的經驗重播機制290 16.1.6 目標網路290 16.1.7 網路模型291 16.1.8 DQN演算法291 16.2 用PyTorch實現DQN演算法292 16.3 小結295 附錄A PyTorch0.4版本變更296 附錄B AI在各行業的最新應用301 為什麼寫這本書 在人工智慧時代,如何儘快掌握人工智慧的核心——深度學習,是每個欲進入該領域的人都會面臨
的問題。目前,深度學習框架很多,如TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等,這些框架各有優缺點,應該如何選擇?是否有一些標準?我認為,適合自己的就是最好的。 如果你是一位初學者,建議選擇PyTorch,有了一定的基礎之後,可以學習其他一些架構,如TensorFlow、CNTK等。建議初學者選擇PyTorch的主要依據是: 1)PyTorch是動態計算圖,其用法更貼近Python,並且,PyTorch與Python共用了許多Numpy的命令,可以降低學習的門檻,比TensorFlow更容易上手。 2)PyTorch需要定義網路層、參數更新等關鍵步驟,這非常
有助於理解深度學習的核心;而Keras雖然也非常簡單,且容易上手,但封裝細微性很粗,隱藏了很多關鍵步驟。 3)PyTorch的動態圖機制在調試方面非常方便,如果計算圖運行出錯,馬上可以跟蹤問題。PyTorch的調試與Python的調試一樣,通過中斷點檢查就可以高效解決問題。 4)PyTorch的流行度僅次於TensorFlow。而最近一年,在GitHub關注度和貢獻者的增長方面,PyTorch跟TensorFlow基本持平。PyTorch的搜索熱度持續上漲,加上FastAI的支持,PyTorch將受到越來越多機器學習從業者的青睞。 深度學習是人工智慧的核心,隨著大量相關項目的落地,人們對
深度學習的興趣也持續上升。不過掌握深度學習卻不是一件輕鬆的事情,尤其是對機器學習或深度學習的初學者來說,挑戰更多。為了廣大人工智慧初學者或愛好者能在較短時間內掌握深度學習基礎及利用PyTorch解決深度學習問題,我們花了近一年時間打磨這本書,在內容選擇、安排和組織等方面採用了如下方法。 (1)內容選擇:廣泛涉獵 精講 注重實戰 深度學習涉及面比較廣,且有一定門檻。沒有一定廣度很難達到一定深度,所以本書內容基本包括了機器學習、深度學習的主要內容。書中各章一般先簡單介紹相應的架構或原理,幫助讀者理解深度學習的本質。當然,如果只有概念、框架、原理、數學公式的介紹,可能就顯得有點抽象或乏味,所以,
每章都配有大量實踐案例,通過實例有利於加深對原理和公式的理解,同時有利於把相關內容融會貫通。 (2)內容安排:簡單實例開始 循序漸進 深度學習是一塊難啃的硬骨頭,對有一定開發經驗和數學基礎的從業者是這樣,對初學者更是如此。其中卷積神經網路、迴圈神經網路、對抗式神經網路是深度學習的基石,同時也是深度學習的3大硬骨頭。為了讓讀者更好地理解掌握這些網路,我們採用循序漸進的方式,先從簡單特例開始,然後逐步介紹更一般性的內容,最後通過一些PyTorch代碼實例實現之,整本書的結構及各章節內容安排都遵循這個原則。此外,一些優化方法也採用這種方法,如對資料集Cifar10分類優化,先用一般卷積神經網路,
然後使用集成方法、現代經典網路,最後採用資料增加和遷移方法,使得模型精度不斷提升,由最初的68%,上升到74%和90%,最後達到95%左右。 (3)表達形式:讓圖說話,一張好圖勝過千言萬語 在機器學習、深度學習中有很多抽象的概念、複雜的演算法、深奧的理論等,如Numpy的廣播機制、梯度下降對學習率敏感、神經網路中的共用參數、動量優化法、梯度消失或爆炸等,這些內容如果只用文字來描述,可能很難達到使讀者茅塞頓開的效果,但如果用一些圖形來展現,再加上適當的文字說明,往往能取得非常好的效果,正所謂一張好圖勝過千言萬語。 除了以上談到的3個方面,為了幫助大家更好理解、更快掌握機器學習、深度學習這些
人工智慧的核心內容,本書還包含了其他方法。我們希望通過這些方法方式帶給你不一樣的理解和體驗,使抽象數學不抽象、深度學習不深奧、複雜演算法不複雜、難學的深度學習也易學,這也是我們寫這本書的主要目的。 至於人工智慧(AI)的重要性,我想就不用多說了。如果說2016年前屬於擺事實論證的階段,2017年和2018年是事實勝於雄辯的階段,那麼2019年及以後就進入百舸爭流、奮楫者先的階段。目前各行各業都忙於“AI ”,大家都希望通過AI來改造傳統流程、傳統結構、傳統業務、傳統架構,其效果猶如歷史上用電改造原有的各行各業一樣。
銷售預測系統進入發燒排行的影片
在研究近期的市場表現時,無論是幣圈還是美股,都感覺會在短期內迎來一次將近 10% - 20% 的回調!😱😱
雖然幣圈和美股之間並沒有直接的關係,但無論是哪一邊迎來一次回調,另一邊的表現也多多少少會受到一些影響。
在今天的視頻裡,我會跟大家分享近期我所看到的市場數據,還有為什麼我會認為幣圈和美股會在 8 月份迎來一次回調的概率很高。
另外,我還會跟你分享一個目前為止我認為在預測比特幣價格走勢上還蠻準確的模型 (model)。🤑
雖然有好幾次比特幣的真實走勢都偏離了模型的原預估走勢,但過沒多久,比特幣的價格還是跟模型的預估走勢重疊到一起,這對於我在規劃比特幣投資時是一個不錯的工具,希望在你規劃投資策略時能夠有一些幫助!
⚠️ 重要聲明:今天的視頻僅供參考,並非投資建議。投資有風險,請謹慎投資。
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#比特幣 #虛擬貨幣 #回調
消費者對超商蔬食產品消費意願因素之探討
為了解決銷售預測系統 的問題,作者鄭榮緯 這樣論述:
近年來台灣吹起了蔬食風;蔬食也成為了現代的一種生活形態。素食這一詞也漸漸在社會當中轉變成蔬食;為的就是讓葷食者也能夠接受。現代素食者選擇素食的原因不再是因為宗教關係,更是因為自身健康及環保的因素。這幾年蔬食餐廳如雨後春筍般開設,在賣場或是葷食餐廳都一定會有素食的選項;可見素食已經是一種趨勢。現今的便利商店發展興盛,人們的生活習慣也與便利商店習習相關。也因便利商店所提供之「便利」,使我們更倚賴便利商店。以前便利商店能夠提供給素食者的選項少之又少;現在便利商店提供給素食者的品項越來越多像是,微波食品,御飯糰,飲料都有素食者的選項。本研究意在了解消費者選擇超商蔬食產品之重要因素。首先收集相關之產業
報告及過去的期刊、文獻等;了解超商蔬食產業發展現況並歸納出了四大構面:環保意識、健康信念、宗教道德、超商印象及二十項評估細項準則。接著透過修正式德菲法,藉由專家及學者的專業意見進行問卷蒐集與分析並建構出影響消費者對超商蔬食產品消費因素之層級架構圖。接下來運用層級分析法進行問卷調查;透過數據的權重分析,得出消費者消費超商之蔬食產品主要影響因素,建立出各項消費蔬食產品因子之間的相對權重。根據研究結果發現到,影響消費者在消費超商蔬食產品之消費意願因素的重要程度依序為: 環保意識、健康信念、宗教道德、超商印象。研究分析結果希望有助於現今的超商業者以及蔬素食相關行業業者,提供他們在推行蔬食相關產品之參考
依據。
從創新到暢銷:新產品上市成功的秘密
為了解決銷售預測系統 的問題,作者林英祥 這樣論述:
賈伯斯缺課的行銷必修學分! 行銷人不可錯過:跟著內行人的腳步,解開暢銷密碼! 賈伯斯曾說:「我們絕不做市場調查!」 這位曠世奇才憑著個人創意,為蘋果打造5項史上空前成功的暢銷產品,卻也因為不願聆聽市場的聲音,讓蘋果推出12項損失慘重的失敗產品。 5勝12負的紀錄,代表著創新與暢銷的差距。而本書介紹的BASES與LIN Model,正是從創新到暢銷、化創意為獲利的必備利器! 新產品得到消費者青睞,企業就能攻城掠地,成長飛快。 消費者對新產品不買單,就算是市場龍頭,能承擔幾次失敗? 新產品上市的成功率,決定了企業的市占率,進而創造營收,影響
股價,削弱或增強品牌形象。跨國企業每年推出為數可觀的新產品,每個新產品都要花費鉅額的研發與行銷費用,因此如何降低新產品上市失敗的比例,就成為企業守住獲利的重要關卡。反過來說,當新產品抓住了消費者的口味,在市場上瘋狂熱賣的時候,企業的營收就會突飛猛進,獲利隨之源源而來。 企業在全球市場的競爭也許極複雜,但是決勝點卻很單純;誰能先創造出熱賣的新產品,誰就是贏家。新產品開發是一個跨領域、跨專業的整合工程,本書所介紹的BASES與LIN Model是超過八成的大型跨國企業使用多年、並且至今仍在使用的新產品開發模式,包括寶僑、聯合利華、嬌生、可口可樂、通用汽車、美國運通、微軟、三星、康師傅等企業
所推出的新產品,在放上貨架之前,都經歷過這類模式的檢驗。 從企業實驗室到商店貨架,從商店貨架到消費者家裡, 每個新產品都是一場資金和人力的華麗豪賭。 全美一年有一萬八千個新產品想要擠進通路,但是能在市場中倖存的,通常不到三成,至於能夠鯉躍龍門成為暢銷經典的,更有如鳳毛麟角。本書作者是許多知名熱銷產品的幕後策士,他以其投注44年、橫跨67個國家、參與10萬項新產品上市前測試的豐富資歷,帶領行銷人員解開暢銷的密碼,找到創新的依據,並在殘酷的市場競爭裡,避開陷阱,打造下一個明星商品。 各界推薦(依姓氏筆畫數排列) 王雅鈴(王德傳茶莊/王德興茶業總經理) 何德華(
柏克萊哈斯商學院行銷學教授、新加坡國立大學副校長) 高希均(遠見天下文化事業群創辦人) 陸大榮(國立中興大學化學系/科技管理研究所教授) 陳春龍(國立政治大學商學院副院長) 萬鍾汶(國立中興大學應用經濟學系教授) 黃炳文(國立中興大學應用經濟學系教授) 黃鯤雄(永豐餘集團中華紙漿公司執行長兼董事長) 蘇崇銘(統一國際開發總經理) 對本書的讚譽 「林英祥博士是以其深厚的統計學養及實務經驗,在美國產業界發展出了LIN Model──預測新產品能否暢銷的模式,獲得了國際產業界一致的肯定,公認為是業界奇才。在台灣要加速進入世界市場,發展自有品牌的此刻
,這本書可以做出關鍵性的貢獻。」──高希均(遠見‧天下文化事業群創辦人) 「林博士以四十多年的時間,累積無數國際企業行銷顧問的經驗,以令人讚嘆的精準度,準確記載新產品成功上市的流程,以及對應的關鍵點,甚而提醒如何判讀該關鍵點,藉以擬定策略及行動計畫,造就了新產品的成功。它是一本難得的教科書,也是一本行銷學的工具寶典,值得企業的高階及行銷主管用心研讀。」──王雅鈴(王德傳茶莊/王德興茶業總經理) 「BASES和LIN Model是協助企業預測未來銷售量、界定銷售關鍵驅動因素、在產品上市前提升銷量和獲利潛力的最佳利器。本書結合了先進的模型與深厚的實務智慧,是當前新產品預測領域的頂尖
之作。」──何德華(柏克萊哈斯商學院行銷學教授、新加坡國立大學副校長) 「林教授以淺顯易懂的文句,將其發展出來並被市場調查機構廣泛使用之BASES與LIN Model,在本書中做詳細之介紹,輔以他實際執行過的案例解說,使讀者可更清晰地瞭解如何應用BASES與LIN Model,是我國企業開發新產品或進行市場調查成功的利器。」──陸大榮(國立中興大學化學系/科技管理研究所教授) 「創新是企業獲利的根本,暢銷則是企業獲利的泉源。新產品的開發能否暢銷?有賴嚴謹的消費者調查!其學理概念、細節流程及經驗研判,林英祥教授以其多年在世界各國的實證,娓娓道來,揭開暢銷的密碼。」──黃炳文(國立
中興大學應用經濟學系教授) 「從創新到暢銷是一連串的團隊作戰,有起點而沒有終點,勝敗在於執行力和解讀商情數據的功力。這是一本值得一讀再讀的新產品開發教戰守則,相信讀者將能獲益良多。」──黃鯤雄(永豐餘集團中華紙漿公司執行長兼董事長)
結合LRFMP模型及顧客活躍性指標於智慧販賣機銷售預測與銷售點分群-以Y公司為例
為了解決銷售預測系統 的問題,作者吳安琪 這樣論述:
近年來,隨著新零售的崛起,加上疫情的肆虐,不少行業被迫進行數位轉型,結合人工智慧、大數據等工具,使得新零售技術逐漸成熟,不但整合同步線上、線下庫存資訊,更減少滯銷、缺貨的損失,加上方便的物流,能夠因應線上需求,短時間進行線下補貨,提供顧客更好的消費體驗,因此掌握新零售優勢,將成為各行業脫穎而出的關鍵。本研究以Y公司所研發之智慧販賣機作為研究對象,針對54個設立智慧販賣機之捷運站進行分析,以2019年12月至2020年10月官方網站線上庫存數據為依據,透過捷運站智慧販賣機的角度,延伸計算每月之LRFMP及顧客活躍性指標(Customer Activity Index, CAI)並置於資料群內。
接著,本研究針對銷售點機台之設址位置(即捷運站別)進行分群與各站智慧販賣機之銷售預測,前者使用K-means、階層集群分析法、二階段集群分析法個別將銷售點機台分群成不同的群體並進行三者之分群比較,除將各群潛在價值高低程度排序之外,也分別針對各群給予不同的行銷建議,期望能提供Y公司行銷上的幫助;後者使用隨機森林演算法與梯度提升樹演算法建置銷售預測模型,隨後比較兩種模型之準確率高低並給予適當之模型建議,期望能減少供不應求的損失與供過於求的浪費,以提升整體獲益。結果顯示,(1)三種分群方法均有共通分群;(2)定義共通分群並針對各群潛在價值高低給予不同行銷建議;(3)兩種銷售預測模型皆有良好之預測能力
;(4)於限制條件下,梯度提升樹較隨機森林適合預測數值。
銷售預測系統的網路口碑排行榜
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#1.CN107292672A - 一种餐饮行业销售预测的实现系统与方法
本发明公开了一种餐饮行业销售预测的实现系统及方法,采用爬虫技术、图像识别技术、文本分析技术和深度学习算法对点评平台数据、地理位置信息数据、天气信息、市场信息 ... 於 patents.google.com -
#2.什么是销售预测及为什么那么重要?- 放大
B2b数据»博客»所有关于销售预测:定义,方法和工具. 销售预测- 它 ... 企业做每日,每周,每月,每季度和年度的基础上销售预测。 ... 销售预测使员工能够系统地工作。 於 www.pigsontour.com -
#3.促銷檔期下之銷售預測流程設計與模式構建
自組性演算法之優點在於對於複雜的非線性系統可做較佳的推估,並且對於. 函數架構不明,數據不足和變數太多的問題也可加以分析。一般而言,自組性演. 算法相對於其他的類 ... 於 ir.nctu.edu.tw -
#4.加速销售预测应用为新零售赋能 - 英特尔
英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL),研发了企加云销量预测系统,可帮助用户. 快速的构建自定义时间颗粒度、预测分析未来时间段的销量及报表,降低业务人员对数. 於 www.intel.cn -
#5.[CRM]B2B型企業精準銷售預測方法與實例
過往B2B 型企業在精準銷售預測往往面臨大量的Excel工作,以及預測失準的情況, 隨著企業產業屬性的不同,其銷售預策應採不同的執行策略, 初以兩大類型整理如下:. 於 www.digital360.info -
#6.思科銷售預測佳股價勁揚美股收高 - Yahoo奇摩新聞
(中央社紐約18日綜合外電報導)美股主要指數今天收高,因網路設備供應商思科系統(Cisco Systems)銷售預測樂觀,有助提振科技股表現,同時數據顯示 ... 於 tw.tech.yahoo.com -
#7.生產管理平台客製化 - 網聯資訊
原因在於業務銷售預測系統不僅是業務人員的業績預測,也包含了產銷協調參考的依據,關係到的不僅僅是單一的部門,也包含了生管、採購、品管等部門的流程,因為要因應各部門 ... 於 www.wantnetinfo.com -
#8.Sales Cloud: 销售预测系统与销售配额工具 - Salesforce
Salesforce的销售预测系统让您能追踪自己的销售交易情况并进行预测,也让销售团队可以提前评估销售额。同时还能将交易额按产品系列、类别、时期等进行分类查看。 於 www.salesforce.com -
#9.佈局會員成長與AI 預測打造行銷新篇章 - Going Cloud
以銷售預測與推薦系統為基礎,建構電商零售的AI 策略中心,用科學的方法解決營銷成長困境,結合MarTech 工具創造新型態銷售模式。 於 www.going.cloud -
#10.用大數據預測下一位客戶,探跡推出智能銷售預測 - 每日頭條
這樣一個銷售預測的項目,可能會涉及大數據分析、企業畫像、個性化建模、系統對接等技術,其本身的技術成本是非常高的。這也限制了大部分企業搭建自身 ... 於 kknews.cc -
#11.销售预测:方法系统管理_百度百科
《销售预测方法系统管理》是人民邮电出版社出版的图书,作者是门泽尔。 於 baike.baidu.com -
#12.發現超越銷售預測的商機- Microsoft 支援服務
銷售預測 數字常有越來越野心勃勃的趨勢,而像您這樣的銷售專業人員則必須深究表面下的狀況,以發現新的、尚未開發的機會。 邀請客戶透過Yammer 與您的團隊分享對產品的 ... 於 support.microsoft.com -
#13.CPFR經銷商訂單處理作業規範 - Delta
... 發出〝交期回覆通知〞的mail,收到通知後須上系統做確認,若有任何意見可在備註欄上註明. 銷售預測. 產品處助理(PM)在每周三中午12:00前調整完CPFR上的銷售預測. 於 deltagweb.delta.com.tw -
#14.熱門銷售預測線上課程- 更新於[2023 July] | Udemy
讓您的團隊存取超過22000 門的Udemy 頂尖課程. Nasdaq Volkswagen Box NetApp Eventbrite. 試用Udemy Business · Forecasting Using Quantitative and Qualitative ... 於 www.udemy.com -
#15.公開課程- 【銷售預測】銷售管理系統及銷售預測實務講座(6小時
建立良好系統及預測,協助公司正確生產,降低不必要成本支出. ◇銷售管理系統(SO;Sales Order management system)是在介紹從業務人員報價、客戶索樣開始,客戶授信 ... 於 vip.asia-learning.com -
#16.銷售預測系統- 永年資訊股份有限公司
▸銷售預測模組,協助公司管理年度的銷售額預測,並以此預測值進行資源分配的工作。 · ▸將預測與實際銷售值執行比較差異分析,追蹤營業目標,協助績效管理,並做為次期編製 ... 於 www.uscsoft.com.tw -
#17.原來達成銷售目標的關鍵就靠它!
但俗話說的好「往者已矣,來者可追」,顧問認為只要稍微修正一下方向,在會議中加強訂單能見度的討論,也就是透過CRM系統所產生的銷售預測數據,讓管理者多多深入分析 ... 於 www.my-gd.com -
#18.以機器學習建構一外銷銷售預測模型之研究
尤其,面臨大數據時代的衝. 擊,傳統預測系統難以應對市場需求的不確定性和多樣性,人類已經無法單純用大腦來進行計算和分析龐大的數據,. 而必須仰賴機器學習來處理資料和 ... 於 dba.nkust.edu.tw -
#19.應用灰色預測法與時間序列法於連鎖藥局需求預測系統之研究
應用灰色預測法與時間序列法於連鎖藥局需求預測系統之研究. Applying Grey Forecasting and Time-series Methods in Demand Forecasting System for Pharmacy Chain ... 於 www.airitilibrary.com -
#20.AI銷售預測能準確預估銷售量,讓企業提早佈局市場擬訂策略。
用AI智能預測精準預估銷售、出貨、採購及來客量,達到降低庫存、減少報廢、缺料及缺貨的狀況,更能為企業提高商品毛利及增加收益! 於 www.digiwin.com -
#21.消費型產品智慧銷售分析預測系統
銷售預測 是在充分考慮未來各種影響因素的基礎上,. 結合本企業的銷售實績,通過一定的分析方法提出切實可行的銷售目標。 透過俄羅斯最大之軟體公司1C company co. 提供全國 ... 於 blog.tcfst.org.tw -
#22.點餐取餐免排隊,肯德基數位智能未來店前後端科技升級| iThome
... 的智取櫃取餐處,提升尖峰時段排隊人潮的消化速率。後端管理方面,也導入了AI智能銷售預測系統、自動化人力排班、即時生產管理系統及外送配單系統. 於 www.ithome.com.tw -
#23.最佳销售预测分析软件 - 搜企服
随着新信息的发布,系统会将更多数据合并到统计模型中,并相应地更新其预测。在机器学习(ML)的整个过程中,模型变得“更智能”,并且预测变得越来越准确。但是, ... 於 www.soqifu.com -
#24.分析軟體
... 預測分析計量軟體在科學數據分析與評價、金融分析、經濟預測、銷售預測和成本 ... SAS是用於決策支援的大型集成資訊系統,但該軟體系統最早的功能限於統計分析; ... 於 deptfin.ccu.edu.tw -
#25.销售预测解决方案 - 上海项腾信息技术有限公司
EFS的销售预测解决方案,提供10+种类的数学预测模型;支持快速建模,并对接企业CRM,ERP,供应链等系统获取实际数据;为企业在多变的市场环境中提供快速的预测建议。 於 www.efsbi.com -
#26.什麼是預測分析?運作方式為何? - Google Cloud
做為適用於企業的數據資料學的分支,預測性和擴增分析技術的成長與大數據系統相輔相成,而更龐大的資料集 ... 與Google Cloud 銷售專員聯絡,進一步討論您的獨特挑戰。 於 cloud.google.com -
#27.AI銷售預測,內部提升[精準備料]智能化,對外轉變服務思維
AI 銷售預測(Sales forecast) 內含數據分析(data analysis)與機器學習(machine ... (6)資料來源為ERP/MES,銷售預測與排程系統整合,動態模擬調整庫存水位,因應少量 ... 於 ai.cisanet.org.tw -
#28.被摩斯超車!台灣肯德基全球首創「智能取餐」能突破老三困境?
2019年,肯德基率台灣速食店之先,斥資上億元開發AI智能銷售預測系統,去年中全面導入,透過大數據蒐集、分析,預測某門市在某時刻,會有多少的顧客內 ... 於 wantrich.chinatimes.com -
#29.如何對銷售額進行預測? - 數據分析那些事- Medium
大家經常會遇到一些需要預測的場景,比如預測品牌銷售額,預測產品銷量。今天給大家分享一波使用LSTM 進行端到端時間序列預測的完整程式碼和詳細 ... 於 allaboutdataanalysis.medium.com -
#30.什么是滚动销售预测RSF - GooSeeker
什么是滚动销售预测RSF是Rolling Sales Forecast的缩写,翻译成滚动销售预测, ... 看到很多网站转发一篇文章《物流基础之八:滚动销售预测系统(RSF)》,在电子商务 ... 於 www.gooseeker.com -
#31.全家借AI之力預測鮮食銷量每月減少370噸剩食 - 聯合報
全家今年「AI鮮食訂購系統」正式上線,協助店長以AI大數據預測鮮食銷售量,不僅減少75%的訂購作業時間,也能協助降低鮮食廢棄數量近1成。 於 udn.com -
#32.當年度經費: 600 千元 - 政府研究資訊系統GRB
銷售預測 一直是企業在經營管理上重視的主要議題之一。在資訊產品生命週期愈來愈短的現在,企業面臨間斷性銷售量的情況將越來越頻繁,所以準確的間斷性銷售量預測對企業 ... 於 www.grb.gov.tw -
#33.協同商務解決方案領導供應商 - 聯合通商電子商務
聯合通商銷售預測系統SFS (Sales Forecast System)銷售預測解決方案通過大數據、智慧協同的流程和科學演算法模型,助力企業實現供應鏈視覺化預測、分析和決策。 於 www.ebizprise.com.tw -
#34.量身打造需求預測規劃軟體|OSP
MOVEX | Order 訂單管理系統. 您想控管所有銷售通路的整個訂單流程嗎?我們為您提供理想的訂單管理系統,以快速可靠地滿足 ... 於 www.osp.de -
#35.【直播課程】實戰AWS 生成式AI,語意分析、銷售預測
【直播課程】實戰AWS 生成式AI,語意分析、銷售預測、個人化推薦系統到聊天機器人一次搞定. 1394. 線上影音. 講師:黃鈺軒Eric Huang | T客邦. 早鳥優惠. 於 www.cite.tw -
#36.知客CRM:如何使用CRM系统来提高销售预测的准确性- 知乎
销售预测 对高效销售管理和业务资源配置至关重要,诸如降低库存、采购备料、评估销售团队都需要精准的销售预测。对于公司和销售人员来说,销售预测也意味着在将来的一段 ... 於 zhuanlan.zhihu.com -
#37.銷售管理系統(SO)及銷售預測(Sales Forecast)
銷售 管理系統(SO;Sales Order management system) 是在介紹從業務人員報價、客戶索樣開始,客戶授信管理之信用額度設定與管理,訂單作業、出貨、銷退、及業績分析,詳細 ... 於 www.thiu.org.tw -
#38.想活用AI人工智慧做好精準行銷?要有好的開始 - 天下文化
以購買型的產品交叉銷售為例,這種預測模型使用的是容易取得的關聯分析演算法, ... 評估預測系統的價值需要對能提高多少顧客終身價值進行複雜的評量,因此難度極高。 於 bookzone.cwgv.com.tw -
#39.AI分析預測銷售、倉存決策! - Empower Hong Kong
面對這個情況,Hummingbird Analytics系統就大派用場,利用人工智能和機器學習技術,助您完成精準的需求預測之外,更是簡單易看,大大減省您的時間。 於 campaign.empowerhk.com -
#40.永進機械利用經銷商管理貼近客戶情況,銷售預測讓決策判斷更 ...
因此思考如何以顧客關係管理系統來管理庫存及預測顧客需求,達到訂單與出貨時間上的最佳效率化。 ... 永進機械利用經銷商管理貼近客戶情況,銷售預測讓決策判斷更精準 ... 於 walk-ct.com -
#41.銷售預測Excel模板,含公式/圖表素材免費下載 - Pikbest
更多銷售預測excel素材模板免費下載供商業使用或個人使用,請訪問PIKBEST.COM. ... 銷售管理自定義訂單系統excel表單模板Excel模板素材XLS. 於 zh.pikbest.com -
#42.(製造業)銷售管理系統及銷售預測實務研習班
本課程藉由實務教學、理論引導、綜合研討及實例演練,完整呈現銷售管理系統的功能,生管如何與. 業務做好訂單答交及產銷協調的制定做法,以及有效作好銷售預測。透過本課程 ... 於 www.tccpc.org.tw -
#43.銷售預測 - MBA智库百科
銷售預測 可以看作是一個系統,是由有關信息資料的輸入、處理和預測結果的輸出所組成的信息資料轉換過程。對於複雜的預測對象,有時要把它進行分解,對分解後的子系統 ... 於 wiki.mbalib.com -
#44.需求預測是什麼?讓數據輔助決策,提升供應鏈管理效能
捷飛客JEFEC 提供靈活、可靠的庫存管理系統,協助整合各大電商平台及線上、線下訂單,完成銷售、接單、出貨、物流排程及庫存管理等複雜工作,智慧預測 ... 於 www.jefec.com -
#45.透過CRM人工智慧,改變銷售與行銷模式 - MiCloud
人工智慧不是盲目地銷售,而是監控趨勢並預測結果,以幫助銷售人員設定目標並做出適當的計劃。 ... 零售品牌通過在商店中實施人臉辨識系統進一步識別搜尋引擎圖像。 於 micloud.tw -
#46.預測原來如此重要!應用AI智能預測來客數及銷量 - 就享知
新聞報導,全家在2022年應用「AI鮮食訂購系統」,協助門店店長長應用AI大數據來預測鮮食銷售量,最大效益除訂購作業時間減少75%的工作負荷外,鮮食 ... 於 www.digiknow.com.tw -
#47.面向大型零售連鎖商店的銷售預測模型及其信息系統研究趙嵩正 ...
作者:趙嵩正巨翠董傑等, 出版社:中航出版傳媒有限責任公司. 印行日期:202110, 書號:1360480. ISBN:9787516527634, 定價:480. 售價:288 於 thepnas.myqnapcloud.com -
#48.生產需求預測
預測與生產規劃之關係. 市場預測. 銷售預測. 各項產品之. 需求預測. 生產規劃. 生產控制 ... 用途:. 1幫助管理者規劃系統. 1幫助管理者規劃系統運作的相關事宜 ... 於 w3.uch.edu.tw -
#49.CPFR流程下之銷售預測方法~混合預測模型- 政大學術集成
關鍵詞: 協同規劃、預測與補貨銷售預測混合預測模型基因演算法 ... 廖嘉偉,「前導性協同預測架構與實施系統之研究」,東海大學工業工程與經營資訊研究所碩士論文, ... 於 ah.nccu.edu.tw -
#50.資訊產品流通業之銷售預測模式分析 - 東海大學| 工學院
灰色系統的基本特徵是信息不完全,必須靠. 信息的補充,而使關係由灰變白。目前常見的灰. 色預測模型為GM(1,1)或GM(1,n)的應用,不能同. 於 enger.thu.edu.tw -
#51.利用10 大銷售追蹤技巧使您的銷售額翻倍 - 愷信科技CatSun
銷售追蹤系統可讓您簡化工作流程並且將方法優化,以便您和您的團隊增加收入。 ... CRM 系統的其他主要功能包括潛在客戶和機會管理、銷售預測和報告。 於 catsun.com.tw -
#52.以策略管理觀點設計之銷售預測輔助系統
為降低主觀意見預測法之缺點而能夠較客觀及準確的預測,而藉由Excel軟體發展銷售預測輔助系統。在銷售預測表格內之資訊融入這些策略管理觀念,預測者能在一張表格上 ... 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#53.Sales Planning and Forecasting | CX | Oracle 中国
了解Oracle Sales Planning 如何帮助您准确预测并创建准确且可实现的销售定额。 ... 连接销售自动化、CRM 和财务(ERP、EPM)系统中的关键数据源,让您为来临的财政 ... 於 www.oracle.com -
#54.銷售預測系統- Top 10件銷售預測系統- 2023年5月更新- Taobao - 淘寶
去哪兒購買銷售預測系統?當然來淘寶海外,淘寶當前有44件銷售預測系統相關的商品在售。 於 world.taobao.com -
#55.銷售與營運規劃(S&OP)協同平台 - PGi 樺鼎
Demand Planning 需求預測規劃:搭配機器學習方式,從歷史資料找出模式,科學與 ... 技術是即時的,只要有資料異動,例如:銷售預測系統的預測版本更改、MRP/APS的新 ... 於 www.perform-global.com -
#56.ERP系统助力销售预测,提升企业竞争力 - 搜狐
销售预测 是企业运营的重要组成部分,可以帮助企业制定有效的市场营销策略和销售计划。ERP系统可以帮助企业进行销售预测,但也需要面对数据质量、不 ... 於 www.sohu.com -
#57.銷售預測有什麼方法 - 三度漢語網
這種預測方法是通過徵詢顧客或客戶的潛在需求或未來購買商品計劃的情況,瞭解顧客購買商品的活動、變化及特徵等.然後在收集消費者意見的基礎上分析市場變化,預測未來市場 ... 於 www.3du.tw -
#58.销售预测怎么做,不多也不少? - 36氪
依照核心流程,预测系统可分为以时间序列为主、和以机器学习算法为主两种。 前者对时间排列的系列数据进行分析,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型、 ... 於 www.36kr.com -
#59.灰色理論於短期銷售之變異點預測The Application of Grey ...
第參節提出的銷. 售預測模式(Sales Forecasting Model, SFM)系統架. 構以及如何應用灰預測,達到短期銷售預測的方. 法。第肆節說明實驗與實務應用的結果並探討灰. 於 mail.nutn.edu.tw -
#60.T66905 輕鬆用Excel進行業務銷售預測
我們業務透過預測來執行銷售計畫,並建立起回歸相關性的模型,以便我們執行業務決策。 於 store.cpc.org.tw -
#61.AI補貨預測- 使用指南 - 8ndpoint
哪些人適合用「補貨預測AI 微服務」? 銷售/採購經理. 銷售或採購部門的經理可透過上傳歷史銷售資料到8ndpoint,產出下期的銷售預測,計算補貨量,減少滯銷或庫存不夠 ... 於 www.8ndpoint.com -
#62.行銷人的秘密武器:用「數據分析」結合「機器學習」找出暢銷 ...
3.預測:未來會不會發生某件事,例如預測新書的銷售表現. 4.指示:如何促進某件事在未來發生,例如建置自動薦購系統或上架小工具,幫助提升新書銷售; ... 於 aiacademy.tw -
#63.如何进行准确的销售预测管理?-纷享销客CRM
例如,利用大数据分析和人工智能技术,可以更精确地挖掘销售数据中的潜在规律和趋势,提高预测的准确性。同时,销售管理软件和CRM系统可以帮助企业集中 ... 於 www.fxiaoke.com -
#64.为什么说Zoho CRM是最好的销售预测系统? - ITPUB博客
企业在制定销售计划时的重要任务之一就是进行销售预测,销售预测会涵盖预算、销售额以及销售计划。 随着信息技术的发展,许多企业开始使用Zoho CRM系统 ... 於 blog.itpub.net -
#65.零售與商品銷售AI預測 - 天氣風險管理
BestSales. 簡化決策流程、預測商品需求的最佳解決方案 ... 幫助各產業預測未來一至二週天的來客數、銷售量及庫存量等,巧賺天氣財。 ... 建置屬於您的銷售預測系統,. 於 www.weatherrisk.com -
#66.解決零售庫存管理難題,德總電腦藉由AI 銷售預測與Power BI ...
進一步觀察批發與零售中小企業的數位轉型狀況,在未來三年零售業預期使用的數位工具上以「數據分析平台57.9%)」、「整合服務及物流系統(55.7%)」、「銷售及客戶關係管理 ... 於 www.wiadvance.com -
#67.2024 年10 種最佳銷售預測軟件(+1 免費)
該解決方案提供與Excel、Oracle NetSuite、JD Edwards EnterpriseOne、Microsoft Dynamics 365 Business Central、Dynamics GP、Dynamics NAV、SAP ... 於 gmdhsoftware.com -
#68.訓練課程- 銷售管理系統及銷售預測實務講座班 - 中華工商研究院
銷售 管理系統(SO;Sales Order management system)是在介紹從業務人員報價、客戶索樣開始,客戶授信管理之信用額度設定與管理,訂單作業、出貨、銷退、及業績分析, ... 於 www.cicr.org.tw -
#69.AI分析預測銷售、倉存決策! | 文章– 滙豐機滙
面對這個情況,Hummingbird Analytics系統就大派用場,利用人工智能和機器學習技術,助您完成精準的需求預測之外,更是簡單易看,大大減省您的時間。 於 www.businessgo.hsbc.com -
#70.銷售預測軟體 - Pipedrive
可靠的銷售預測是任何銷售策略的關鍵因素。我們最先進的系統會蒐集資料,為你帶來更清楚深入的資料綜觀。 依照可能的結束日期安排進行中的交易,並和已完成的交易做 ... 於 www.pipedrive.com -
#71.销售预测是什么• Worktile社区
简单来说销售预测可以是一个系统,我们把销售的各项资料以及各项数据给放到这个系统当中,然后通过公式的转换,最后得到我们对目标预测的结果。 於 worktile.com -
#72.日本罗森推出鲜食销售预测系统 - 物流指闻
据日本放送协会(NHK)网站报道,日本大型连锁便利店罗森开发出一款新系统,可根据每家店铺过去的销售业绩和气象条件等因素,使用人工智能(AI)预测 ... 於 headscm.com -
#73.第十一章DOC
透過課本中思科系統及三星個案,讓我了解到即便是一間相當有規模甚至跨國的 ... 預測是企業長期的規畫基礎,不僅是財務會計部門而已,像是行銷部門的銷售預測,規劃新 ... 於 www.bm.nsysu.edu.tw -
#74.了解销售预测流程 - 领英
销售预测 是涉及多种业务职能的系统化流程。预测步骤包括分析市场、收集数据、做出假设、选择方法、根据未知因素进行调整和检验预测。观看这段视频,学习对以上步骤的 ... 於 cn.linkedin.com -
#75.7 個適用於資料驅動型銷售團隊的銷售儀表板和範本 - Tableau
使用此儀表板可以透過有系統的方式預測銷售業績,而且比較提交案例預測而確實瞭解最佳案例預測是什麼,防止不必要的意外情況。向資深銷售主管進行簡報時,您可以確信自己 ... 於 www.tableau.com -
#76.何為銷售預測?銷售預測的好處、方法及常見錯誤 - 田中系統
銷售預測 是建立未來畫面的過程,用來查看每件事(市場狀況、顧客行為、銷售專員表現、過去的銷售資料等)當下是否都順利進行,或至少當前趨勢是可以預測的(比方說現金流 ... 於 tscloud.com.tw -
#77.AI 零售解決案例| 行動貝果 - MoBagel
以Decanter AI 進行預測出較有機率推播成功的會員名單,提交給到行銷部門進行推播, ... 透過精準客群輪廓與商品銷售管理,精準預測商品銷貨數量,大幅降低商品庫存 ... 於 mobagel.com -
#78.【委外案例】知名零售業以AI 技術抓住顧客商品喜好
國內知名連鎖百貨零售業透過資通電腦委外服務,導入AI 人工智慧技術,利用商品關連度分析、銷售需求預測分析及客戶分群,提升商品銷售績效。 於 marketing.ares.com.tw -
#79.Pipedrive 客戶關係管理系統 - 可立可
每當有一筆交易在銷售漏斗中移動時,就會更新銷售預測。 3. 自動化成長. 檢視分析資料並運用AI 科技幫你找出 ... 於 www.kkco.com.tw -
#80.中國標竿食品案例分析:透過自動AI系統預測 - Advantech AiCS
中國標竿食品企業,透過自動AI系統提升20% 銷售預測準確度,每年可於冷鏈生產過程省下近¥ 1.26 億人民幣的成本。 產業:食品飲料製造業企業 ... 於 aics.advantech.com -
#81.銷售真的可以精準預測,只要你這樣分析! | 帆軟軟體
這樣系統、標準的銷售流程的搭建,從銷售到高層領導者對銷售階段和贏率都有一個清晰地認知,在共同的銷售語言下,實現精準的銷售預測變得容易很多。 對個人使用者, ... 於 www.finereport.com -
#82.現代化供應鏈的需求預測| SAP Insights
而諸如銷售與生產規劃(S&OP)、庫存最佳化和回應與供應規劃等其他供應鏈工作,則能在整合式業務規劃系統中發揮互補性功能。將這些工具使用在最初設定的特定功能中,才能讓 ... 於 www.sap.com -
#83.15.以顧客實際需求為基礎來建立銷售預測,並依據零售商POS ...
... 來建立銷售預測,並依據零售商POS 資料建立零售商進銷存作業;同時,倉儲與物流配送商、製造商也同樣根據POS 資料建立相關的供應鏈作業活動,此種供應鏈系統稱為: 於 yamol.tw -
#84.什麼是預測? – 預測模型介紹 - Amazon AWS
預測 是透過研究歷史資料和過往模式所做出的預報。企業可使用軟體工具和系統來分析長期所收集的大量資料。軟體隨後會預測未來需求與趨勢,協助公司進行更精確的財務、 ... 於 aws.amazon.com -
#85.讓AI 入魂,精準預測你的需求與庫存! | TechOrange 科技報橘
到目前為止,仍有許多企業做銷售預測是將過去交易數字匯入Excel 試算表 ... 了產業對『自動化』預測系統的渴求,企業想要更迅速且降低人為主觀因素的 ... 於 buzzorange.com -
#86.SFS销售预测系统喜获“2017年度大数据领域供应链需求预测最 ...
联合通商科技(天津)有限公司凭借SFS (Sales forecast system)销售预测系统,在年度评选环节喜获“2017年度大数据领域供应链需求预测最佳产品奖”。 於 blog.csdn.net -
#87.銷售真的可以精準預測,只要你這樣分析! - Mepopedia.com
降低庫存、協調工人工期、採購備料、評估銷售團隊都需要精準的銷售預測,預測的 ... 這樣系統、標準的銷售流程的搭建,從銷售到高層領導者對銷售階段和贏率都有一個 ... 於 mepopedia.com -
#88.第一章生產系統與計畫管制 - 正修科技大學工業工程與管理系
銷售預測 為生產計畫之基礎,預測愈準確,生產計畫於執行時所需變動的情況愈少,生產計畫與管制工作也愈簡單。 Production Management page 16 ©Copyright Chen Juin-Han. 於 iem.csu.edu.tw -
#89.銷售自動化:如何利用科技提高銷售效率 - 先行智庫
這種系統可以幫助企業建立客戶資料庫、跟進客戶訂單、追蹤銷售進度等。 ... 銷售預測是指根據過去的數據、市場趨勢、客戶行為等因素,預測未來一段時間內的銷售額或 ... 於 www.kscthinktank.com.tw -
#90.銷售預測 - 中文百科知識
銷售預測 (Sales Forecasting)什麼是銷售預測銷售計畫的中心任務之一就是銷售預測 ... 銷售預測可以看作是一個系統,是由有關信息資料的輸入、處理和預測結果的輸出所 ... 於 www.jendow.com.tw -
#91.銷售管理:系統與方法
做銷售預測憑經驗,有些甚至不做銷售預測;. • 不知道如何分析客戶,制定作戰計畫;. 於 www.amataiwan.com -
#92.[專欄] 建立AI食品供貨預測模式
在眾多產業中,食品業最在乎銷售預測,由於食材、原物料效期短、耗損率高,生產者 ... 由於長期以來企業缺乏對數據的合理使用,即使導入現成的庫存管理系統,也無法使 ... 於 www.logisticnet.com.tw -
#93.【銷售預測】銷售管理系統及銷售預測實務講座(6小時-公開課程
銷售管理系統(SO;Sales Order management system)是在介紹從業務人員報價、客戶 ... 銷售預測(Sales forecast) 則是利用有系統之方法對未來之銷售數量作一合理之估計 ... 於 www.asia-learning.com -
#94.讓AI 入魂,精準預測你的需求與庫存! - SAS Institute
到目前為止,仍有許多企業做銷售預測是將過去交易數字匯入Excel 試算表中,透過 ... 人力介入在結果微調或程式撰寫上,突顯了產業對『自動化』預測系統的渴求,企業想 ... 於 www.sas.com -
#95.为什么说Zoho CRM是最好的销售预测系统? - 51CTO博客
为什么说Zoho CRM是最好的销售预测系统?,在文章的开头,我们来讲讲什么是销售预测——销售预测是指利用销售管道中的商机、已完成的配额、有望完成目标 ... 於 blog.51cto.com -
#96.连锁门店智能销售分析预测系统——DataFocus Athena
DataFocus Athena 连锁门店智能销售数据分析预测系统. Athena,DFC旗下领先的连锁门店智能零售预测系统,连锁门店销售智能预测系统助力连锁门店实现按需生产, ... 於 www.datafocus.ai -
#97.銷售預測的英文單字- 英漢詞典 - 漢語網
sales forecasts are outside my province—you should discuss them with the sales manager. 本文詳細闡述了一汽汽車銷售預測系統的系統分析、系統設計與系統實施過程,并 ... 於 www.chinesewords.org -
#98.销售预测分析系统软件
Zoho CRM销售预测分析系统软件,可生成年度/季度销售目标、已完成目标、已关闭金额、销售进行中金额等具体信息。通过分析销售管道每个阶段的交易进行销售预测, ... 於 www.zoho.com.cn