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模型预测准确率高达 94%！利用机器学习完美解决 2000 亿美元库存难题
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本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Fabrizio Fantini 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
你知道吗？单是在美国，就有价值 超过 2 万亿 美元的库存 ， 每售出 1 美元，就有超过 1.4 美元的库存 。
这一数字至少超过了 2000 亿美元，甚至可能更多。理由如下。
商品库存通常都是容易腐烂的：有些商品会随着趋势的变化而失去价值；有些商品是季节性的，季节性对需求起着重要作用；有些商品则只是过期了或被浪费掉了；有些商品可能会在货架上存放了更长时间。一切终将消逝。并且，由于所需的财务成本，储备库存无论如何都是很昂贵的。
如今，消费者的选择范围越来越广：他们正在充分利用这种多样性，并变得比以往更有选择性。无论是在 B2B 还是 B2C，都是如此。
新的分析技术应运而生，可以 将这种浪费的库存削减 10% 或更多 。我已经不止 一次 这样做 了，所以我知道它行得通；那么，这个故事中最吸引人的地方在哪里？
>最好的解决方案不只是机器学习，而是将机器学习与人类输入结合起来。
让我们继续阅读，来了解我那难以置信的经历。
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