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通过按细分评估基线、趋势、季节性和因果预测成分来提高预测准确性。利用机器学习来评估间歇性、共线性、异常、水平变化、价格变化、假期和事件的影响。监控和诊断需求预测误差的根本原因并按细分跟踪改进情况。

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