消费品公司依靠预测来支持其销售渠道中的库存计划和分配。建立准确的需求预测不仅需要了解的机器学习技术；它还需要正确的数据并了解错误估计的潜在成本。正确应用后，数据科学团队使用的统计和数学技术可以帮助整个消费品领域的公司优化运营并增加收入，同时减少不必要的成本，但是即使是一个看似很小的决定也会导致错误的业务策略。下面，我们将探讨消费者品牌所犯的两个主要的预测错误，以及有关如何避免这些陷阱的建议。 错误1：预测销售量，而非商店级别的需求 为了加快并简化预测过程，公司可能首先使用自上而下的方法构建预测模型，然后选择整个零售商的顶级产品或类别的销售数据。但是，由于库存不足，在估算实际需求时，使用这种方法而不是使用单个的，不受位置限制的无限制需求会导致严重的预测偏差，如果没有库存，您在7月会售出多少个单位，一个月的第三周有多少存货�

如今，每个人都在谈论数据，就像它是在数字时代涌现的一种新想法一样，它来节省油田的时间和金钱。我们现在使用“数据”来指代数字格式的信息这一事实在数据模式搜索和趋势关联的基础上几乎没有改变，从而可以优先考虑高价值问题以提高现场生产效率。随着监督控制和数据采集系统的普及和现场自动化，高技能的租赁运营商已经有效执行的工作现在对所有现场人员都更加合理。 当数据导致智能可重复的模式 使现场做出更好的决策时，数据就变得很有价值，当现场人员检查区域广阔时，他们可以越过现有路线，现在可以遵循更有用的任务模式，该模式比较并排列大量数据，以基于复杂变量导航到生产效率的下一个任务例如大流量的油井，即将进行的油井检查，问题类别等等。   对于石油和天然气运营而言，成功的目标很简单 将数据�

消费者都越来越关注气候变化及其在不久的将来对我们日常生活的影响，一项新的研究表明，我们已经进行了十多年的重大更改，以防止严重的，不可逆转的损害，即使对于那些质疑人类对气候变化贡献的事实的人，也不能否认，大型建筑会对那里的城市和环境产生影响，甚至可以通过生态友好的方法减轻这些局部影响。 这意味着从大型摩天大楼到单户住宅和多户住宅楼，建筑商越来越希望实现绿色环保 他们使用许多方法来做到这一点： 1、可再生能源，包括太阳能 2、高效电器，甚至环保壁炉和其他舒适设施 3、内外空气净化设备 4、水培法和水培法可种植可食用的鱼类和植物 5、高效的HVAC系统，使用窗户进行气候控制以及更好的隔热技术   真正的新闻不仅仅涉�

尽管世界开始打击公司滥用和滥用客户数据的行为，但不断增强的监管和意识并不意味着隐私问题的终结，相反，这仅仅是严格而彻底的数字隐私政策的开始，这样的法规是一个很好的开始，但是互联网隐私仍然是一个问题。公司可能会遵循隐私法的技术性（如果存在的话），但是其行为不会有模棱两可的案例，法律漏洞和模糊界限。 在使用社交媒体数据时，这可能是您可能没有想到的 有了法规和同意书中的灰色区域，我们将需要很长的时间才能放心，我们的数据将不会被用于不适当或可操纵的目的，即使它们并非有害，我们中的许多人已经意识到，收集的数据超出了用户容易提供的范围，例如年龄，居住城市和人际关系，但是很少有人知道数据收集也扩展到了平台之外。   这家科技巨头在

数据是无限的，任何想要以有意义的速度增长的组织都是明智的，以学习如何利用可用的大量数据来推动增长，像这样的拥有大量数据库存的公司经常发现自己被使用该数据进行操作的其他企业所包围。 公司正在使用来自关联公司的大量信息来增强自身数据或为客户提供解决方案 以及每个配置文件在平台上生成的所有数据，这些都已经成熟，可以进行分析了，从看似无限的数据海洋中发展而来的如此之多，明天的领先公司将是那些了解如何捕获，连接和利用信息来付诸实践的洞察力的公司。除非他们已经进入的组织的前10名名单，否则大多数公司所面临的问题是缺乏能�

如今数据主题似乎已成为大多数人的头等大事，看起来每次我们拿起电话或打开笔记本电脑时，我们都有被某种方式监视的风险，通常五大巨头（苹果，亚马逊，谷歌，Facebook和微软）是媒体关注收集我们数据的焦点，这些公司以不同的方式跟踪我们的常规习惯，偏好等等。 既然我们知道隐私通常是一个问题那么让我们探讨一下与保险业有关的隐私 实际上有很多令人兴奋的地方，总体前景并不那么暗淡，数据和隐私：保险业在处理员工福利行业中的数据时，需要遵守许多法规，为什么？与任何保险公司，医院供应商合作时都需要注意一些重要注意事项，在这些合作伙伴关系中，公司将处理受保护的健康信息或个人身份信息，并且必须采取步�