基本信息
文件名称：大语言模型在零售领域的客户需求预测与库存管理.docx
文件大小：96.59 KB
总页数：45 页
更新时间：2026-01-07
总字数：约4.09万字
文档摘要
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《大语言模型在零售领域的客户需求预测与库存管理》
课题分析与写作指导
本课题聚焦于大语言模型在零售领域的深度应用，核心目标是通过先进的人工智能技术重构客户需求预测与库存管理流程。在当今零售业竞争日益激烈的背景下，传统预测方法因数据维度单一、响应速度滞后而难以应对市场动态变化，导致库存积压或缺货现象频发，直接侵蚀企业利润空间。本研究立足于零售行业数字化转型的迫切需求，系统探索大语言模型如何整合多源异构数据（包括历史销售记录、社交媒体舆情、天气变化、节假日效应等），构建智能化预测体系，从而实现需求端的精准捕捉与供给端的动态优化。通过开发具备自学习能力的智能决策系统