数据分析通过提供洞察，增强了供应链管理，从而改善决策、效率和整个过程的可见性。通过分析各种数据点——如库存水平、供应商绩效和需求预测——公司可以识别模式和趋势，从而更好地理解其运营。这种理解使企业能够快速应对不断变化的市场条件，并优化其供应

“AutoML 可以适用于实时应用，但其有效性取决于多个因素，例如模型复杂性、训练时间和操作要求。一般来说，AutoML 自动化了算法选择和超参数调整的过程，这简化了模型开发，但如果实施不当，可能会导致生成预测的延迟。对于实时需求，所选模型

数据分析和商业智能（BI）是两个截然不同但又相辅相成的领域，它们在商业环境中服务于不同的目的。数据分析主要关注于审查原始数据，以发现可以影响决策的模式、趋势和洞察。它通常涉及统计分析、预测建模或机器学习技术，以分析历史数据并预测未来结果。例