生鲜进货量智能预测
通过深度学习技术对生鲜进货量进行预测,降低商品报损率的同时,节省店铺订货人力与时间成本,有效提升店铺利润
案例技术方向:预测
解决问题
生鲜产品保质期极短,需要丰富进货经验才能降低货物过期报损率
店长经验参差不齐,不能保证全部店铺的进货量准确性
销量预估花费店长大量时间成本
商业价值
比对历史销售数据,模型预测比店长预测更为准确
整体报损降低30%+
模型进货净利润较店长进货有提升
实现细节
利用商超生鲜的历史销售数据,提取出多个影响销量的条件
使用DNN神经网络建立销量预测模型
使用到包括位置、时段、节假日、天气等70个维度,200+特征
使用PaddlePaddle的能力
CTR模型
点击率预估模型用于预判用户对广告点击的概率。PaddlePaddle提供 Wide & Deep 模型,可以作为一种相对成熟的模型框架使用;同时,也提供基于因子分解机的深度神经网络模型
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