1. 项目背景

       无论是互联网还是传统制造业, 供应链都是要考虑的重要问题之一。云服务具有制造业和互联网的多重属性，提供了一种可随时自助获取、可弹性伸缩、成本保障的云资源服务，而这种弹性能力也给供应链提出了巨大的挑战。
       在满足客户服务的同时，尽可能提高云资源利用率、降低供应链成本，自动化、智能化的资源规划和供应链管理系统非常关键。
       本文将通过分析云服务各项商品的需求和库存等各项相关数据的变化规律，找出确保商品不断供的最佳补货方式。

2. 项目目标

1. 分析数据中各项商品的需求量变化；
2. 分析数据中各项商品的库存量变化；
3. 分析数据中各项商品和各个库存单元的平均补货时间；
4. 制定补货策略，根据历史需求数据、补货时间和库存单元的权重，在保证不断供的前提下，每周一为每个库存单元决定补货量。

3. 核心技术

    （1）Python编程基础

    （2）Python数据可视化

    （3）Python 数据分析与应用