需求预测是企业供应链管理的基础，高效、准确的需求预测有助于采购计划和生产计划制定，减少业务波动影响。对于不规则时间序列数据，不同时间粒度趋势、波动、突变不同，因此以月、周、天为时间粒度，基于多个特征，采用不同建模方法预测订单需求量。

产品需求量作为企业供应链尤其重要的部分，在外部环境越来越复杂的今天，稳定的产品需求需求更加精准的预测，并且复杂环境中存在各种各样的因素，如价格、区域、销售方式、类别和时间等因素不同程度影响着产品需求量的预测。针对存在多种因素、不同类型数据的产品需求量，需要利用不同预测模型进行分析与预测。

对产品订单需求的分析和预测一直是企业优化生产，降低风险的一项重要手段。只有充分了解产品需求才能更好的进行生产活动；只有提高需求预测的准确性，才能对未来的运营计划做决策参考。因此，我们将基于国内某大型制造企业在2015 年9 月1 日至2018 年12 月20 日面向经销商的出货数据，对产品订单需求量进行特征分析及预测分析。

在新时代背景下，大学生求职问题已成为广泛关注的社会热点，特别是疫情过后，多种社会因素加剧了应届生就业的严峻形势。对招聘信息与求职者信息进行分析研究，挖掘各类兴起行业相应的人才需求现状及发展趋势，有助于为广大求职者提供正确的就业指导。本文围绕招聘信息与求职信息，运用自然语言处理技术进行数据分析挖掘，基于半结构化文本构建Topsis-Fuzzy 模型以评估岗位匹配度和求职者满意度，并结合自由文本构建空间向量模型来修正评估结果，最后根据互惠概率、贪心优化和动态规划分别构建了三种双向推荐模型。

本文基于LDA 主题生成模型与K-modes 算法，构建了招聘信息画像和求职者画 像；依据岗位胜任力模型公式分别构建岗位匹配度与求职者满意度模型；基于迁移学 习与集成学习模型构建排序模型，最终通过贪心策略实现招聘与求职双向推荐。 针对问题一，本文使用爬虫算法爬取泰迪内推网站的找工作和找人才页面，并将 招聘者和岗位的相关信息进行了数据清洗和预处理，使其变为结构化数据，存储在 CSV 文件中。

为了缓解招聘流程中招聘方和求职方信息不对称的问题，更好地为双方进行推荐。本文建立了基于贪心算法和多目标规划的招聘求职双边匹配模型，获取使履约率最高的推荐方案。 对于问题一，通过API 对招聘信息和求职信息数据进行爬取，并通过对json 数据的分析对数据进行分类整理，最后对爬取的数据进行初步数据预处理以及数据描述。

改革开放以来，居民收入水平呈现快速增长的趋势。随着个人财富的积累，人们渐渐将注意力转移到自身财产管理上，各类理财产品层出不穷。在巨大的市场机遇面前，各家银行面临巨大的市场竞争。“以客户为中心”业务模式可以为客户带来极致体验和价值成长，形成路径依赖，进而实现价值共赢。因此，有效进行客户忠诚度分析，维护和提升客户忠诚度是当代银行发展历程中的重要课题。

农作物病虫害一直是影响粮食产量的一个主要原因，往往会由于发现不及时，以及错误判断病虫害种类，不能很好处理。基于虫情测报灯的虫情信息采集，提供了大量的农作物害虫图像。但是由于害虫图像背景复杂，有些目标过小，人工识别存在误判漏判，并且效率十分低下。而基于视觉手工特征的方法鲁棒性差，不适用于复杂的害虫待识别环境。

农田常见的昆虫是人工生态系统的重要组成部分。虫情检测灯能实现自动诱集、杀虫、虫体分散、拍照以及上传数据等作业过程，改善农田环境。虫情检测灯的效果依赖于目标检测算法，采用高效的目标检测算法可以提高效率和精度且降低成本，深度学习是目标检测算法的热点。为此，本文综合了 YOLOv5 与 YOLOX 两种算法的识别结果，通过图像预处理技术和深度学习框架，识别出虫情检测灯样本中的昆虫种类、所在位置、个数，实现了样本中昆虫种类及个数的智能识别，最终取得了高达0.909的mAP值、0.907的召回率（recall）..

由于农田害虫具有多样性和信息类型的复杂性，通过人工观察统计的传统害虫监测方式已经难以满足现代大规模农业生产对虫害预防工作的需要。使用虫情测报灯可帮助植保人员高效地进行虫情分析，提高测报工作效率和准确率，避免农药的滥用和误用，减少农产品的农药残留，改善农田生态环境。 本文就害虫识别定位问题，提出了创新性的解决方法：将Faster R-CNN 与Yolov5 以集成学习的思路相结合，并对错误数据进行了清洗，对数量稀少的样本进行了数据增强。最终取得了优于单一模型的效果。