供应链数据分析
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为什么90%的企业忽视了供应链数据分析中的长尾数据采集？
一、资源倾斜下的数据盲区在供应链数据分析系统软件的应用中，资源倾斜是一个常见现象。很多企业为了追求短期效益，会将大量资源集中在某些关键环节或数据上，却忽视了其他潜在的重要信息，从而形成数据盲区。以电商
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原奶采集VS冷链运输：谁在影响牛奶品质？
一、牧场微生物控制的精准度阈值（菌落总数波动≤3%为安全临界）在牛奶供应链中，牧场微生物控制至关重要。对于菌落总数的精准控制，安全临界值设定为波动≤3%。以某上市乳业公司位于内蒙古的智慧牧场为例，该牧
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为什么80%物流企业忽视需求预测的重要性？
一、物流企业供应链数据分析在如今竞争激烈的物流行业，供应链数据分析对于物流企业至关重要。以电商物流为例，行业平均的订单处理准确率基准值大概在 90% - 95% 这个区间。然而，不同企业会因为各种因素
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为什么90%的企业在供应链数据分析中忽略了长尾数据采集？
一、长尾数据贡献20%的预测精度提升在供应链数据分析领域，尤其是涉及零售需求预测时，长尾数据的价值往往被低估。长尾数据指的是那些出现频率较低，但数量庞大的数据。在电商库存管理应用中，这些数据可能来自于