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基于历史销售记录、价格、折扣、天气和节假日等信息预测一家商店各个 SKU 的产品销售数量,以此改善促销计划和库存管理。
基于历史数据、发布计划、服务中断、节假日等信息来预测通过各种渠道(例如电话、邮件和短信)提交的事件或服务单数量。这不仅有助于预测资源利用率和近乎实时的资源需求,还能提高客户满意度。
预测硬件需求,从而为采购工作提供支持、降低成本并避免因可用性不足而丢失客户。
在租户级别上预测商用和住宅建筑的公用事业消费,包括水、电和天然气,从而为采购提供支持、节省资金,确保高效进行预算规划并减少浪费。
预测各城市之间的订单和发运,从而改善物流计划和运输决策,有效节省成本。
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这一参考架构展示了各项组件与 OCI 预测服务的关系。它提供了关于安全性、可用性、性能和成本等更多其他事项的建议,可帮助您顺利为任何使用场景构建预测环境。