19 марта 2024 г.
11:00

«Тенденции мясной отрасли и аналитика больших данных для прогнозирования продаж»

Вебинар

О мероприятии

На вебинаре мы разберем следующие темы:
  • Тенденции в мясной отрасли, существенно влияющие на переработку, сложности и перспективы.
  • Эволюция подходов к прогнозированию объемов производства в пищевой промышленности.

Для кого

Приглашаем участников мясного рынка, мясопереработчиков, отделы продаж и аналитиков предприятий.

Что получат участники

Вебинар будет полезен как для начинающих специалистов, так и для профессионалов в сфере производства и продажи мясных продуктов, и всем, кто хочет быть в курсе последних тенденций.

Организатор

Ассоциация «Объединение Мясопереработчиков»

Модератор

...

Екатерина Лучкина

Директор
Ассоциация «Объединение Мясопереработчиков»

Спикеры

...

Калмыкова Юлия

Ведущий аналитик
портал Meatinfo.ru
...

Племяшова Анна

директор
Beltel Datanomics

Программа мероприятия

На основании аналитических отчетов расскажем о тенденциях и сложностях, возникающих перед отраслью и ее отдельными нишами; о перспективах развития для переработчиков птицы (в том числе индейки), свинины и говядины.

А также узнаем:
  • Об эволюции аналитических решений для бизнеса;
  • О предиктивной аналитике с использованием алгоритмов машинного обучения для повышения точности прогнозирования продаж и объемов производства;
  • Как точность алгоритма прогнозирования позволяет оптимизировать страховые запасы;
  • Как внедрить прогнозирование с помощью машинного обучения и какие данные для этого необходимы;
  • Каких результатов можно достичь на примере реальных кейсов.
Участие в мероприятии бесплатное по предварительной регистрации. Ссылка для участия будет направлена на указанную при регистрации электронную почту за час до начала вебинара.
19 марта 2024 г.
11:00


АСОМП

АСОМП в соцсетях

На этом сайте используются cookies, чтобы сделать посещение более удобным. Дальнейший просмотр страниц сайта означает разрешение их использования и согласие с политикой в отношении обработки персональных данных.