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內容簡介： 本书主要讲解智能供应链领域的数据科学知识与行业实践案例，涵盖了数据科学的理论基础，并通过实际案例具体介绍如何运用数据科学方法解决企业遇到的问题。其中，理论篇讲解了供应链领域的数据科学知识，包括数据预处理、特征工程、数据挖掘及效果验证等内容；实战篇从收入、效率、成本和体验四个维度，深入探讨了供应链领域的实际业务应用，如智能定价、单量增长、销量预测、智能存储、库存优化和客服保障等。书中的每个实践案例均涵盖从业务背景介绍、数据收集、数据预处理、模型构建到模型结果的全过程，并附带具体的实现代码，帮助读者在实操中加深对理论的理解，提升读者运用数据科学解决供应链实际问题的能力。 關於作者： 庄晓天，美国亚利桑那州立大学博士，北京市人工智能正高级工程师。担任上海交通大学 、同济大学、西安交通大学、华南理工大学、北京理工大学、北京交通大学、北京邮电大学、东南大学、北京工商大学、东北大学研究生校外导师，南开大学、中国科学院大学、哈尔滨工程大学MBA导师。发表SCI期刊、国际会议论文30余篇，获得国家发明专利授权50余项，参与多个国家级重点科技项目。

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