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高级数据分析
供应链管理：AI 需求预测与库存优化
供应链场景：构建 AI 驱动的需求预测与智能补货系统。
AI 练习 场景
你是一家跨境电商公司的供应链总监。公司经营 5000+ SKU，2025 年因库存管理不善造成 2300 万元滞销损失，同时有 140 个爆款 SKU 出现断货。2026 年全球供应链波动加剧，管理层要求引入 AI 驱动的需求预测系统，将库存周转率提升 30%。
AI 练习 要求
请设计 AI 需求预测系统方案。要求： 1. 预测模型方案：时间序列特征工程策略（季节性、趋势、促销事件、外部因素） 2. 多层级预测架构：SKU 级 → 品类级 → 仓库级，如何保证一致性 3. 智能补货策略：动态安全库存计算（考虑交货周期波动） 4. 滞销品处理机制：识别滞销品并给出清仓建议（降价幅度、促销渠道） 5. 数据质量保障方案：如何处理历史数据中的缺失值和异常值
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