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PB 级数据处理
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AI 模型部署
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% 预测准确率
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行业领域覆盖
Data Solutions
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从基础设施搭建到顶层商业智能应用
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打通ERP/CRM等多源数据，构建实时可视化大屏。支持多维钻取与联动分析，让决策者一目了然。
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import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 1. 加载并清洗数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
df = df.dropna().reset_index(drop=True)
# 2. 特征工程处理
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.month
features = ['month', 'category_id', 'promo_code']
# 3. 训练预测模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(df[features], df['sales_volume'])
# 4. 输出预测结果
prediction = model.predict(next_quarter_data)
print(f"Q4 Forecast: {prediction.sum():,.2f}")
模型已收敛
PIPELINE
数据价值转化链
1. 数据整合
打破信息孤岛
2. 深度挖掘
发现潜在规律
3. 智能应用
自动化业务赋能
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