零售業(yè)消費者行為數(shù)據(jù)分析模型利用亞馬遜EC的強大計算能力進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析，通過使用AWS的S存儲服務(wù)存儲我司的原始數(shù)據(jù)，使用Redshift進行大數(shù)據(jù)分析利用亞馬遜的機器學(xué)習(xí)服務(wù)如SageMaker來建立預(yù)測性模型，以更好地理解消費者的購買行為制定相的營銷策略。

在這個領(lǐng)域，亞馬遜EC幫助我司實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和質(zhì)量控制使用EC上的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集生產(chǎn)過程中的實時數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析工具進行監(jiān)控和優(yōu)化，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

在這領(lǐng)域利用亞馬遜EC的高性能計算能力進行圖像處理和深度學(xué)習(xí)，以實現(xiàn)產(chǎn)品的自動檢測和分類。這降低人工成本，提高檢測精度和速度。

在家具定制服務(wù)中使用亞馬遜EC來支持個性化設(shè)計和生產(chǎn)流程利用EC提供的D渲染服務(wù)來快速生成產(chǎn)品預(yù)覽圖，或者使用EC的AI/ML服務(wù)來推薦最適合客戶的家具設(shè)計方案。