- 分析、操作和处理大型多样的数据集，包括历史销售记录、定价信息、客户购买行为、库存流动和营销活动结果。
- 应用特征选择算法构建预测模型，预测关键业务结果，包括各分销渠道的产品销售趋势、特定市场细分中的客户流失，以及促销活动的财务影响，从而指导产品开发和定价策略的决策。
- 应用适当的抽样技术设计和执行针对零售商、客户和分销商的目标调查，以更好地了解美容供应需求的新兴趋势、消费者偏好的变化以及营销活动的有效性。
- 清理、验证和转换来自多个内部和外部来源的原始数据，例如电子商务平台和销售点系统。
- 使用统计性能指标比较预测和分类模型，包括损失函数、准确性测量和解释方差比例，以确定最有效的需求预测、库存水平优化和产品生命周期管理方法。
