توسعه سیستم پشتیبان تصمیم جهت مدیریت ویژگی های محصول با استفاده از علم داده و یادگیری عمیق جهت بهینه سازی پرتفولیو و پلت فرم محصولات مطالعه موردی : صنعت خودرو

صنعت خودرو در بهینه سازی پلتفرم و مدیریت پورتفولیو برای پاسخگویی به تقاضاهای در حال تحول مشتری، الزامات نظارتی و پیشرفت های تکنولوژیک با چالش هایی مواجه است. با استفاده از قدرت علم داده و یادگیری عمیق، خودروسازان می توانند بینش های ارزشمندی در مورد ترجیحات مصرف کننده، روند بازار و عملکرد محصول به دست آورند و تصمیم گیری آگاهانه را برای استراتژی های پلتفرم و پرتفولیو ممکن سازنددر صنعت خودرو، ویژگی های محصول نقش مهمی در شکل دادن به ادراکات، ترجیحات و تصمیمات خرید مصرف کننده ایفا می کند. این مقاله به بررسی این موضوع می پردازد که چگونه علم داده و تکنیک های بهینه سازی را می توان برای توسعه و استقرار استراتژی های ویژگی های محصول موثر مورد استفاده قرار داد. با ادغام برنامه نویسی پایتون با تجزیه و تحلیل و الگوریتم های بهینه سازی پیشرفته، خودروسازان می توانند رقابت، رضایت مشتری و نوآوری در بخش خودرو را افزایش دهند.

کلیدواژه ها:

برنامه ریزی پرتفولیو ، مدیریت ویژگی ها ، مدل های یادگیری عمیق ، پایتون و سیستم پشتیبان تصمیم