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异常检测在零售分析中是如何工作的？
零售分析中的异常检测涉及识别数据中与预期规范显著偏离的异常模式或行为。此过程通常利用统计方法和机器学习算法来分析历史数据，例如销售数据、库存水平和客户行为。通过从这些历史数据中建立基线或模式，零售商可以准确识别当前数据与既定规范的偏离情况，
TF-IDF在自然语言处理中的工作原理是什么？
实施NLP解决方案的投资回报率是通过节约成本、提高运营效率和增强客户体验来实现的。数据提取、文档处理和客户支持等重复性任务的自动化可降低人工成本并加快工作流程。例如，基于NLP的聊天机器人可以同时处理数千个客户查询，从而节省了雇用其他代理的
SaaS 公司如何衡量增长？
"SaaS（软件即服务）公司主要通过反映其订阅模型的指标来衡量增长。最常见的指标包括月经常性收入（MRR）、客户获取成本（CAC）、客户终生价值（CLV）和流失率。MRR侧重于每月活跃订阅生成的总收入，使得跟踪长期增长变得更加容易。CAC量