摘要
本发明公开了一种基于人工智能的多部分业务管理数据处理方法,具体涉及数据处理领域,本发明从客户管理系统、订单管理系统、库存管理系统和财务管理系统中收集多维度数据,包括客户信息、订单详情、库存现状及财务报表等;接着,通过缺失值补充、数据转换等预处理操作,确保数据的完整性和一致性;然后,利用决策树提取关键特征,如购买能力、活跃度、忠诚度;最后,建立分类模型对客户进行细分,使用时间序列分析预测库存变化,以及回归分析预测销售收入;最后将分析结果提供给销售、采购、库存管理和财务部门,以支持业务决策和管理优化。
技术关键词
数据处理方法
计算方法
建立分类模型
忠诚度
客户管理系统
财务管理系统
订单管理系统
库存管理系统
逻辑回归模型
时间序列分析方法
Sigmoid函数
构建分类模型
关键特征值
更新模型参数
收入
数据收集模块
构建决策树
系统为您推荐了相关专利信息
特征数据信息
数据处理平台
数据管理
数据处理模型
节点
风险评估模型
直觉模糊集
矩阵
关系
风险评估技术
深度神经网络模型
矩阵
剪枝方法
压缩系统
计算方法
融合数据处理方法
云端数据处理
语义
数据处理引擎
数据流传输路径