案例介绍
该工厂在面料生产领域，目前没有系统的规则或方法来自动预测面料订单的交付时间与 交付量，这导致业务团队需要花费大量人力物力去工厂进行实地考察。因此，工厂希望能够利用 AI 和 Machine Learning 对面料订单进行发货预测，提高预测准确率，降低人员成本，提高产业效率。
项目指责:
1. 与客户沟通，分析需求，设计 ML 方案。
2. 数据分析与洞察，制作报表 Q&A，定期汇报客户。
3. 构建全套数据 ETL 及模型训练体系，并定期推送给下游应用方做对接。
技术栈:
1. python + sklearn + xgboost
1. AWS S3 +Redshift
2. AWS SageMaker/AutoML,
3. Bitbucket Pipeline
4. etc.
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