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摘要：本发明涉及大数据分析技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的终端门店进货推荐方法；收集各终端门店的数据，数据包括销售记录数据、库存信息数据、市场调查数据；对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理；从预处理后的数据中提取销售额、毛利率、库存周转率的特征；基于提取的特征，使用机器学习算法构建适用于进货推荐的大数据分析模型；将构建好的模型应用于实际进货决策过程中，嵌入B2B分销系统中，为终端门店提供进货推荐建议；实时监控与调整；通过上述方式，实现了预测市场趋势和消费者行为，为终端门店提供更精准的进货推荐，有效提高进货效率，降低库存成本，提升销售业绩。
主权项：1.一种基于大数据分析的终端门店进货推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：数据收集，收集各终端门店的数据，数据包括销售记录数据、库存信息数据、市场调查数据；数据预处理，对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理；特征提取，从预处理后的数据中提取销售额、毛利率、库存周转率的特征；模型构建，基于提取的特征，使用机器学习算法构建适用于进货推荐的大数据分析模型；模型应用，将构建好的模型应用于实际进货决策过程中，嵌入B2B分销系统中，为终端门店提供进货推荐建议；实时监控与调整。
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百度查询： 成都博智维讯信息技术股份有限公司 一种基于大数据分析的终端门店进货推荐方法
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