特有的算法
接着，我们将所有的这些数据放入到算法系统中，以计算产品的销售预测值。
大多数人可能无法想象，我们收集到的数据非常庞杂，包含大量的数据点和多种数据来源。
这主要是由于有很多变动的因素在影响着销量，而这些因素之间也会互相影响。 为了获得最准确的数值，我们必须全面的考虑所有因素。因此，在大数据计算领域中有很多知名的算法，例如线性回归等，经过测试都无法用来解决这些难题。
因此，我们开发了一套独有的算法系统，将所有有关的数据点考虑在内，才获得了目前AccuSales™所能达到的准确度。
优化每一个产品品类的数据模型
由于每个产品品类都是不一样的，各有特色，数据各不相同，并且数据之间的关系也可能随时间的改变而变化。
在AccuSales™中，我们每个月都会对各个产品品类的数据模型分别进行更新，以确保使用最优的算法分析产品数据和市场趋势。
过滤掉异常值
此外，在处理大量庞杂的数据时经常会遇到异常值，比如由于刷单行为导致某些产品的销量出现了异常增长。因此，在设计AccuSales™算法系统时我们也将这些因素考虑在内，使它能够非常精确地过滤掉这些异常值，防止其干扰数据的正常计算。
AccuSales™多久更新一次?
我们每天都在收集、分析和比对数据。 当发现数据偏差过大时，会立即更正销售预测值并根据需要对算法系统进行调整。
在数据预测不稳定的时候，我们会每天对系统进行更新。数据稳定时，会在每周或每两周更新一次。
一次次地调整系统确保了当下数据的准确性，同时也为准确分析产品长期的销售情况提供了保障。
AccuSales™与选品工具之间的关系是什么？
AccuSales™为Jungle Scout 提供了最可靠的销量估算数据，是这款业内顶级的选品工具包的重要组成部分。
这种极致的钻研精神不仅体现在AccuSales™算法中，还体现在其他的领域 – 比如教学领域。Jungle Scout提供了大量优质的免费学习资源。此外，我们拥有业内最专业、最具敬业精神的客服团队。
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