使用 Scikit-Learn 這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，你構(gòu)建預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)需求量或價(jià)格波動(dòng)等。這幫助你在供鏈中做出更好的決策。

對(duì)于飾品行業(yè)，利用Python的圖像處理庫(kù)，如OpenCV和Pillow，對(duì)飾品圖片進(jìn)行處理，以提高產(chǎn)品展示的質(zhì)量。利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)（如Scrapy），自動(dòng)抓取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格信息，為定價(jià)策略提供參考。

商標(biāo)注冊(cè)代理方面，利用Python進(jìn)行文本挖掘和自然語(yǔ)言處理，如NLTK庫(kù)，通過(guò)分析大量商標(biāo)申請(qǐng)文檔，提取出重要的信息，為商標(biāo)注冊(cè)策略提供支持。

至于移動(dòng)支付，Python的requests庫(kù)用來(lái)與移動(dòng)支付API交互，實(shí)現(xiàn)快速、安全的支付處理。像Flask或Django這樣的Web框架用來(lái)開(kāi)發(fā)支付系統(tǒng)后端。