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经济学 > 计量经济学

arXiv:2405.01913 (econ)
[提交于 2024年5月3日 ]

标题: 释放人工智能的力量:通过机器学习、雷达图模拟和马尔可夫链分析改变重型机械的营销决策

标题: Unleashing the Power of AI: Transforming Marketing Decision-Making in Heavy Machinery with Machine Learning, Radar Chart Simulation, and Markov Chain Analysis

Authors:Tian Tian, Jiahao Deng
摘要: 这项开创性研究为重型机械行业的决策者引入了一种新方法,特别关注生产管理。 该研究结合了岭回归、马尔可夫链分析和雷达图等机器学习技术,以优化北美履带起重机市场的生产流程。 岭回归能够识别增长模式并评估性能,促进比较并解决行业挑战。 马尔可夫链分析评估风险因素,有助于做出明智的决策和风险管理。 雷达图模拟基准产品设计,使生产优化的数据驱动决策成为可能。 这种跨学科方法为决策者提供了变革性的见解,增强了重型机械行业及其他领域的竞争力。 通过利用这些技术,公司可以革新其生产管理策略,在多样化市场中推动成功。
摘要: This pioneering research introduces a novel approach for decision-makers in the heavy machinery industry, specifically focusing on production management. The study integrates machine learning techniques like Ridge Regression, Markov chain analysis, and radar charts to optimize North American Crawler Cranes market production processes. Ridge Regression enables growth pattern identification and performance assessment, facilitating comparisons and addressing industry challenges. Markov chain analysis evaluates risk factors, aiding in informed decision-making and risk management. Radar charts simulate benchmark product designs, enabling data-driven decisions for production optimization. This interdisciplinary approach equips decision-makers with transformative insights, enhancing competitiveness in the heavy machinery industry and beyond. By leveraging these techniques, companies can revolutionize their production management strategies, driving success in diverse markets.
主题: 计量经济学 (econ.EM)
引用方式: arXiv:2405.01913 [econ.EM]
  (或者 arXiv:2405.01913v1 [econ.EM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.01913
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Tian Tian Dr. [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 5 月 3 日 08:12:14 UTC (583 KB)
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