在Python中編寫UDF利用Python的強(qiáng)大能力，它的數(shù)據(jù)處理能力和機(jī)器學(xué)習(xí)庫等。

這是任何數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的第步。Python的pandas庫提供了大量用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的功能，很方便地通過UDF實(shí)現(xiàn)。

在供鏈金融中，對供商進(jìn)行信用評估是非常重要的環(huán)利用Python的scikit-learn庫來建立信用評分模型。

通過分析歷史數(shù)據(jù)建立風(fēng)險預(yù)測模型，幫助我司提前預(yù)警可能的風(fēng)險。

對于美容美發(fā)業(yè)，Python UDF幫助我司更好地管理客戶數(shù)據(jù)，客戶的消費(fèi)記錄、喜好等，據(jù)此提供個性化的服務(wù)。

對于車輛及配件行業(yè)，Python UDF幫助我司分析銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測市場需求，優(yōu)化庫存管理。

對于智能倉儲系統(tǒng)，Python UDF幫助我司實(shí)時監(jiān)控倉庫狀態(tài)，自動調(diào)整庫存，提高倉庫運(yùn)營效率。