趋势分析-观远平台解密：3大机器学习案例破解行业增长密码

一、观远平台概述

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。观远数据致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。

核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用；BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析；BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）；BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

二、机器学习在观远平台中的应用

（一）机器学习在零售行业的应用案例

在零售行业，观远平台利用机器学习技术帮助企业解决了库存管理的难题。某知名零售企业在发展过程中，面临着库存积压和缺货并存的问题。一方面，某些商品因为过度采购而长期积压在仓库，占用了大量资金和仓储空间；另一方面，一些畅销商品又经常出现缺货现象，导致客户流失。

针对这一问题，观远平台的解决方案具有创新性。首先，通过实时数据Pro功能，高频采集销售数据、库存数据、市场趋势数据等多维度数据。然后，运用机器学习算法对这些数据进行分析，建立精准的需求预测模型。该模型能够根据历史销售数据、季节变化、促销活动等因素，准确预测未来一段时间内每种商品的需求量。

经过一段时间的应用，成果显著。该零售企业的库存周转率提高了30%，缺货率降低了25%，有效减少了库存积压和缺货现象，提升了客户满意度，同时也降低了企业的运营成本。

（二）机器学习在金融行业的应用案例

金融行业对于风险控制的要求极高。某银行在贷款审批过程中，传统的审批方式主要依赖人工经验，效率低下且准确性难以保证。同时，由于缺乏对客户全面数据的分析，容易出现误判，导致不良贷款率上升。

观远平台为该银行提供了创新的解决方案。利用观远BI的智能洞察功能，将业务分析思路转化为智能决策树。通过接入客户的信用记录、收入情况、消费习惯等多源数据，并运用机器学习算法进行深度挖掘和分析，建立了精准的信用评估模型。该模型能够快速、准确地评估客户的信用风险，为贷款审批提供科学依据。

应用观远平台后，该银行的贷款审批效率提高了50%，不良贷款率降低了20%。这不仅提升了银行的运营效率，还有效控制了风险，保障了银行的资产安全。

（三）机器学习在制造行业的应用案例

制造行业面临着生产效率提升和质量控制的挑战。某制造企业在生产过程中，产品质量不稳定，次品率较高，同时生产效率也有待提高。

观远平台为该企业提供了针对性的解决方案。通过观远BI的实时数据Pro功能，实时采集生产线上的设备运行数据、工艺参数数据、产品质量数据等。利用机器学习算法对这些数据进行分析，建立生产过程的质量预测模型和效率优化模型。质量预测模型能够提前预测产品是否会出现质量问题，以便及时调整生产工艺；效率优化模型则可以分析生产过程中的瓶颈环节，提出优化建议。

应用观远平台后，该制造企业的产品次品率降低了15%，生产效率提高了20%。这大大提升了企业的竞争力，为企业带来了可观的经济效益。

三、观远平台的优势总结

观远平台在机器学习应用方面具有诸多优势。首先，其一站式智能分析平台的特性，打通了数据全流程，使得数据的采集、分析和应用更加便捷高效。其次，丰富的产品功能，如实时数据Pro、中国式报表Pro、智能洞察等，能够满足不同行业、不同企业的多样化需求。再者，结合大语言模型的BI Copilot功能，降低了使用门槛，让更多业务人员能够轻松使用数据分析工具。

观远数据的创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。这为观远平台的技术创新和产品研发提供了强大的人才支持。

在未来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，观远平台将继续发挥其优势，为更多企业提供更优质的数据分析与智能决策产品及解决方案，助力企业实现可持续增长。

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