AI应用架构师详解：智能销售预测平台的成本效益分析（ROI如何计算？）

一、引言

在当今竞争激烈的商业环境中，企业对销售预测的准确性和效率有了更高的要求。智能销售预测平台借助人工智能技术，能够分析海量数据，提供更精准的销售预测，帮助企业优化资源分配、制定更合理的营销策略。然而，在决定是否投资建设这样一个平台时，成本效益分析（Cost - Benefit Analysis，CBA）至关重要，其中投资回报率（Return on Investment，ROI）是衡量其经济可行性的关键指标。本文将从AI应用架构师的角度，深入探讨智能销售预测平台的成本效益分析以及ROI的计算方法。

二、智能销售预测平台的核心算法原理

智能销售预测平台通常采用多种机器学习算法，其中最常见的是时间序列分析算法和回归分析算法。

（一）时间序列分析算法

以Python的 statsmodels 库中的 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）为例：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例销售数据（假设为每月销售额）
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2023-12-01', freq='MS')
sales = np.random.randint(100, 1000, size=len(dates))
df = pd.DataFrame({'date': dates,'sales': sales})
df.set_index('date', inplace=True)

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(df['sales'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 预测未来12个月销售额
forecast = model_fit.get_forecast(steps = 12)
forecast_mean = forecast.predicted_mean
conf_int = forecast.conf_int()

# 绘图展示
plt.plot(df.index, df['sales'], label='Historical Sales')
plt.plot(pd.date_range(start='2024-01-01', end='2024-12-01', freq='MS'), forecast_mean, label='Forecasted Sales')
plt.fill_between(conf_int.index, conf_int.iloc[:, 0], conf_int.iloc[:, 1], color='k', alpha=0.1)
plt.legend()
plt.show()

ARIMA 模型通过分析时间序列数据的自相关性、趋势性和季节性，来预测未来的值。在上述代码中，order=(1, 1, 1) 分别表示自回归阶数（p）、差分阶数（d）和移动平均阶数（q）。通过拟合模型并进行预测，我们可以得到未来销售数据的预测值以及置信区间。

（二）回归分析算法

以简单线性回归为例，使用Python的 scikit - learn 库：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据（假设销售额与广告投入相关）
data = {
    'advertising': [10, 15, 20, 25, 30],
   'sales': [100, 120, 150, 170, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

X = df[['advertising']]
y = df['sales']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# 拟合线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘图展示
plt.scatter(X_test, y_test, label='Actual Sales')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted Sales')
plt.legend()
plt.show()

线性回归模型试图找到一个线性关系，来描述自变量（如广告投入）与因变量（销售额）之间的关系。通过训练模型，我们可以利用这个关系进行销售预测。

三、智能销售预测平台的成本分析

（一）开发成本

1. 人力成本
   • 数据科学家：负责算法选择、模型训练和优化，年薪假设为30万美元。假设项目开发周期为6个月，投入时间为50%，则成本为 300000 * 0.5 * 0.5 = 75000 美元。
   • 软件工程师：负责平台的架构设计、代码实现和集成，年薪假设为20万美元。若投入时间为6个月，70%的工作时间，则成本为 200000 * 0.7 * 0.5 = 70000 美元。
   • 数据工程师：负责数据的收集、清洗和预处理，年薪假设为20万美元。若投入时间为6个月，60%的工作时间，则成本为 200000 * 0.6 * 0.5 = 60000 美元。
   • 项目经理：负责项目的整体协调和管理，年薪假设为25万美元。若投入时间为6个月，30%的工作时间，则成本为 250000 * 0.3 * 0.5 = 37500 美元。
   • 总人力成本为 75000 + 70000 + 60000 + 37500 = 242500 美元。
2. 技术工具和平台成本
   • 云计算平台：如AWS、Azure或Google Cloud，假设每月费用为5000美元，开发周期6个月，则成本为 5000 * 6 = 30000 美元。
   • 数据存储和处理工具：如Hadoop、Spark等，假设一次性购买或授权费用为20000美元。
   • 机器学习框架：大多为开源，但可能需要一些商业支持，假设每年费用为5000美元，开发周期内成本为 5000 * 0.5 = 2500 美元。
   • 总技术工具和平台成本为 30000 + 20000 + 2500 = 52500 美元。
3. 开发总成本
   开发总成本为人力成本与技术工具和平台成本之和，即 242500 + 52500 = 295000 美元。

（二）运维成本

1. 硬件维护成本
   假设使用物理服务器，每年硬件维护费用为服务器采购成本的10%。若服务器采购成本为50000美元，则每年硬件维护成本为 50000 * 0.1 = 5000 美元。
2. 软件更新和维护成本
   • 操作系统和中间件：每年更新和维护费用假设为10000美元。
   • 机器学习模型更新：数据科学家和工程师每年投入20%的工作时间用于模型更新，假设数据科学家和工程师总年薪为70万美元，则成本为 700000 * 0.2 = 140000 美元。
   • 软件更新和维护总成本为 10000 + 140000 = 150000 美元。
3. 数据成本
   • 数据获取：购买外部数据或与数据提供商合作，每年费用假设为30000美元。
   • 数据存储：假设每年数据存储费用为10000美元。
   • 数据总成本为 30000 + 10000 = 40000 美元。
4. 运维总成本
   运维总成本为硬件维护成本、软件更新和维护成本与数据成本之和，即 5000 + 150000 + 40000 = 195000 美元/年。

四、智能销售预测平台的效益分析

（一）直接经济效益

1. 库存优化
   通过更准确的销售预测，企业可以减少库存积压和缺货情况。假设企业每年因库存积压损失500000美元，因缺货损失300000美元。使用智能销售预测平台后，库存积压损失降低40%，缺货损失降低50%。
   • 库存积压损失减少：500000 * 0.4 = 200000 美元。
   • 缺货损失减少：300000 * 0.5 = 150000 美元。
   • 因库存优化带来的年度经济效益为 200000 + 150000 = 350000 美元。
2. 营销优化
   精准的销售预测可以帮助企业制定更有效的营销策略，提高营销投入的回报率。假设企业每年营销投入1000000美元，营销回报率从200%提高到250%。
   • 原营销收益：1000000 * 2 = 2000000 美元。
   • 新营销收益：1000000 * 2.5 = 2500000 美元。
   • 因营销优化带来的年度经济效益为 2500000 - 2000000 = 500000 美元。
3. 直接经济效益总计
   直接经济效益总计为库存优化和营销优化带来的效益之和，即 350000 + 500000 = 850000 美元/年。

（二）间接经济效益

1. 客户满意度提升
   准确的销售预测有助于更好地满足客户需求，提高客户满意度。假设客户满意度提升后，客户流失率从10%降低到8%，企业每年客户总数为10000个，每个客户平均带来1000美元的收入。
   • 原客户流失数量：10000 * 0.1 = 1000 个。
   • 新客户流失数量：10000 * 0.08 = 800 个。
   • 因客户流失减少带来的年度经济效益为 (1000 - 800) * 1000 = 200000 美元。
2. 企业声誉提升
   良好的客户满意度和运营效率有助于提升企业声誉，吸引新客户。假设每年因企业声誉提升带来的新客户收入为100000美元。
3. 间接经济效益总计
   间接经济效益总计为客户满意度提升和企业声誉提升带来的效益之和，即 200000 + 100000 = 300000 美元/年。

（三）总经济效益

总经济效益为直接经济效益与间接经济效益之和，即 850000 + 300000 = 1150000 美元/年。

五、投资回报率（ROI）的计算

投资回报率（ROI）的计算公式为：
[ROI=\frac{总收益 - 总成本}{总成本}\times100%]
假设项目开发成本为295000美元，每年运维成本为195000美元，假设项目使用年限为5年。

1. 总成本
   总成本包括开发成本和5年的运维成本，即 295000 + 195000 * 5 = 295000 + 975000 = 1270000 美元。
2. 总收益
   总收益为每年总经济效益乘以使用年限，即 1150000 * 5 = 5750000 美元。
3. ROI计算
   [ROI=\frac{5750000 - 1270000}{1270000}\times100%=\frac{4480000}{1270000}\times100%\approx352.76%]

六、智能销售预测平台的数学模型和公式

在销售预测中，除了上述提到的算法相关的数学模型，还涉及到一些评估模型准确性的指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。

（一）均方误差（MSE）

[MSE=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})}2]
其中，(n) 是样本数量，(y_{i}) 是实际值，(\hat{y}_{i}) 是预测值。MSE 衡量了预测值与实际值之间误差的平方的平均值，它对较大的误差给予更大的权重。

（二）均方根误差（RMSE）

[RMSE=\sqrt{MSE}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})}2}]
RMSE 是 MSE 的平方根，它与实际值具有相同的量纲，更直观地反映了预测误差的大小。

（三）平均绝对误差（MAE）

[MAE=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|]
MAE 计算预测值与实际值之间误差的绝对值的平均值，它对所有误差同等对待。

例如，假设有以下预测值和实际值：

实际值 (y_{i})	预测值 (\hat{y}_{i})
100	105
120	115
130	135

1. 计算MSE
   [MSE=\frac{(100 - 105)^2+(120 - 115)^2+(130 - 135)^2}{3}=\frac{25 + 25+25}{3}=\frac{75}{3}=25]
2. 计算RMSE
   [RMSE=\sqrt{25}=5]
3. 计算MAE
   [MAE=\frac{|100 - 105|+|120 - 115|+|130 - 135|}{3}=\frac{5 + 5+5}{3}=5]

七、项目实战：智能销售预测平台代码实际案例

（一）数据收集与预处理

1. 数据收集
   假设从企业的销售数据库中获取历史销售数据，包括销售日期、产品ID、销售数量、销售金额等信息。以下是使用Python的 pymysql 库连接MySQL数据库并获取数据的示例代码：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='sales_db')
cursor = conn.cursor()

# 执行SQL查询
sql = "SELECT sale_date, product_id, quantity, amount FROM sales_history"
cursor.execute(sql)

# 获取数据
data = cursor.fetchall()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

# 将数据转换为DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=['sale_date', 'product_id', 'quantity', 'amount'])

2. 数据预处理
   数据预处理包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（如日期格式转换）等。以下是处理缺失值和转换日期格式的示例代码：

# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 转换日期格式
df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'])

（二）模型训练与评估

1. 选择算法和模型
   假设使用 XGBRegressor 进行销售金额预测，XGBRegressor 是一种基于梯度提升决策树的强大算法。

from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 特征工程：假设使用销售数量和产品ID作为特征
X = df[['product_id', 'quantity']]
y = df['amount']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# 初始化模型
model = XGBRegressor()

2. 模型训练

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

3. 模型评估

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

（三）平台部署

假设使用Flask框架将训练好的模型部署为一个Web服务，以便其他系统可以调用进行销售预测。

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

# 加载训练好的模型
model = joblib.load('xgb_model.pkl')

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    product_id = data['product_id']
    quantity = data['quantity']
    input_data = [[product_id, quantity]]
    prediction = model.predict(input_data)[0]
    return jsonify({'prediction': prediction})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

八、智能销售预测平台的开发环境搭建

（一）硬件环境

1. 服务器
   • CPU：选择多核高性能CPU，如Intel Xeon系列，以满足数据处理和模型训练的计算需求。
   • 内存：建议配置32GB以上的内存，以确保大数据集的加载和处理。
   • 存储：使用高速硬盘，如SSD，以提高数据读写速度。对于大规模数据存储，可以考虑使用分布式存储系统，如Ceph。
2. 网络
   • 确保服务器具备高速稳定的网络连接，带宽建议在100Mbps以上，以支持数据的快速传输和远程访问。

（二）软件环境

1. 操作系统
   选择Linux操作系统，如Ubuntu或CentOS，因其稳定性和开源特性，便于安装和配置各种开发工具和框架。
2. 编程语言和框架
   • Python：安装Python 3.6及以上版本，因其丰富的机器学习和数据处理库，如 numpy、pandas、scikit - learn、xgboost 等。
   • Java：若平台采用Java开发部分模块，安装JDK 11及以上版本，并使用Spring Boot等框架进行后端开发。
   • Web框架：如使用Flask（Python）或Spring Boot（Java）进行Web服务部署。
3. 数据库
   • 关系型数据库：选择MySQL或PostgreSQL，用于存储销售数据、用户信息等结构化数据。
   • 非关系型数据库：如使用MongoDB存储非结构化数据，如日志、文档等。
4. 机器学习框架
   • TensorFlow：一个广泛使用的开源机器学习库，适用于深度学习模型的开发。
   • PyTorch：另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易用性受到青睐。
   • Scikit - learn：用于传统机器学习算法的实现，如回归、分类、聚类等。

九、智能销售预测平台源代码详细实现和代码解读

（一）数据处理模块

1. 数据读取

import pandas as pd

def read_sales_data(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        return data
    except FileNotFoundError:
        print(f'File {file_path} not found.')
        return None

这段代码定义了一个函数 read_sales_data，用于从CSV文件中读取销售数据。如果文件不存在，会打印错误信息并返回 None。

2. 数据清洗

def clean_sales_data(data):
    if data is not None:
        # 处理缺失值
        data.dropna(inplace=True)
        # 处理异常值（假设销售金额不能为负数）
        data = data[data['amount'] >= 0]
        return data
    return None

clean_sales_data 函数对读取到的数据进行清洗，首先删除包含缺失值的行，然后过滤掉销售金额为负数的异常数据。

（二）模型训练模块

1. 特征工程

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd

def feature_engineering(data):
    if data is not None:
        # 对产品ID进行独热编码
        encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
        product_id_encoded = encoder.fit_transform(data[['product_id']])
        product_id_df = pd.DataFrame(product_id_encoded, columns=encoder.get_feature_names_out(['product_id']))

        # 合并特征
        new_data = pd.concat([data[['quantity']], product_id_df], axis = 1)
        return new_data
    return None

feature_engineering 函数对产品ID进行独热编码，并将编码后的特征与销售数量合并，作为模型的输入特征。

2. 模型训练

from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

def train_model(data, target):
    if data is not None and target is not None:
        X = data
        y = target

        # 划分训练集和测试集
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

        # 初始化模型
        model = XGBRegressor()
        model.fit(X_train, y_train)
        return model
    return None

train_model 函数将数据划分为训练集和测试集，初始化 XGBRegressor 模型并进行训练，最后返回训练好的模型。

（三）预测与评估模块

1. 预测

def predict_sales(model, data):
    if model is not None and data is not None:
        prediction = model.predict(data)
        return prediction
    return None

predict_sales 函数使用训练好的模型对输入数据进行销售预测，并返回预测结果。

2. 评估

from sklearn.metrics import mean_squared_error

def evaluate_model(y_true, y_pred):
    if y_true is not None and y_pred is not None:
        mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
        return mse
    return None

evaluate_model 函数计算预测值与真实值之间的均方误差，用于评估模型的性能。

十、智能销售预测平台代码解读与分析

（一）数据处理的重要性

数据处理是智能销售预测平台的基础。在数据读取阶段，确保数据的正确读取和格式转换是后续处理的前提。数据清洗步骤对于去除噪声数据至关重要，缺失值和异常值可能会严重影响模型的训练效果。例如，缺失的销售数据可能导致模型在训练时无法学习到完整的模式，而异常的销售金额（如负数）可能会误导模型的预测方向。

（二）特征工程的作用

特征工程通过对原始数据进行转换和提取，为模型提供更有效的输入。对产品ID进行独热编码是因为模型通常难以直接处理类别型数据，独热编码将类别型数据转换为数值型向量，便于模型学习不同产品与销售金额之间的关系。合并特征时，将销售数量与编码后的产品ID特征结合，能够让模型综合考虑多种因素进行预测。

（三）模型选择与训练

选择 XGBRegressor 模型是因为它在处理结构化数据和回归问题上表现出色。其基于梯度提升决策树的算法结构能够自动处理特征之间的非线性关系，并且具有较好的抗过拟合能力。在训练过程中，合理划分训练集和测试集对于评估模型的泛化能力至关重要。通过在训练集上训练模型，在测试集上评估模型，可以了解模型在未见过的数据上的表现，避免过拟合和欠拟合问题。

（四）预测与评估的意义

预测是平台的核心功能，通过训练好的模型对新数据进行预测，为企业提供销售决策支持。而评估模型的性能可以帮助我们了解模型的准确性和可靠性。均方误差（MSE）作为评估指标，能够量化预测值与真实值之间的差异。较低的MSE值表示模型的预测效果较好，但在实际应用中，还需要结合其他指标（如RMSE、MAE）以及业务场景来全面评估模型的性能。

十一、智能销售预测平台的实际应用场景

（一）零售行业

1. 库存管理
   零售商可以根据智能销售预测平台的结果，提前规划库存水平。例如，在节日促销季前，预测到某款商品的销量将大幅增长，提前增加库存，避免缺货情况，同时在销售淡季合理减少库存，降低库存成本。
2. 定价策略
   通过分析销售预测数据和市场需求，零售商可以制定更合理的定价策略。如果预测到某产品需求旺盛，适当提高价格以增加利润；反之，对于预测销量不佳的产品，可以考虑降价促销。

（二）制造业

1. 生产计划
   制造企业可以根据销售预测安排生产计划。预测到产品销量上升，提前调整生产线，增加产量；预测销量下降时，合理安排生产资源，避免过度生产造成浪费。
2. 供应链管理
   销售预测结果有助于优化供应链。企业可以提前与供应商沟通，确保原材料的及时供应，同时合理安排物流配送，提高供应链的效率。

（三）电商行业

1. 商品推荐
   电商平台可以结合销售预测和用户行为数据，为用户提供更精准的商品推荐。如果预测某类商品将成为热门，将其推荐给潜在感兴趣的用户，提高用户购买转化率。
2. 营销活动策划
   根据销售预测制定针对性的营销活动。例如，预测到某品牌商品销量将增长，提前策划促销活动，吸引更多用户购买。

十二、智能销售预测平台的工具和资源推荐

（一）数据处理工具

1. Pandas：Python中最常用的数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，便于数据的读取、清洗、转换和分析。
2. SQL：用于关系型数据库的查询和管理，是处理结构化数据的必备工具。

（二）机器学习框架

1. Scikit - learn：适合初学者，提供了丰富的传统机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，并且具有简单易用的API。
2. XGBoost：在结构化数据的回归和分类问题上表现卓越，具有快速、高效、可扩展性强等特点。
3. LightGBM：另一个基于梯度提升的框架，与XGBoost类似，但在处理大规模数据时具有更快的训练速度和更低的内存占用。

（三）数据可视化工具

1. Matplotlib：Python中基础的数据可视化库，能够创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。
2. Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库，提供了更美观、简洁的绘图风格，适合数据探索和结果展示。

（四）云计算平台

1. AWS：提供了丰富的云计算服务，如EC2（弹性计算云）、S3（简单存储服务）、Lambda（无服务器计算）等，适合搭建智能销售预测平台的基础设施。
2. Azure：微软的云计算平台，具有强大的AI和机器学习服务，如Azure Machine Learning，便于模型的训练、部署和管理。
3. Google Cloud：提供了高性能的计算资源和先进的数据分析工具，如BigQuery（数据仓库）、Dataflow（数据流处理）等。

（五）学习资源

1. 书籍
   • 《Python for Data Analysis》：介绍了如何使用Python进行数据处理和分析，重点讲解了Pandas库的使用。
   • 《Hands - on Machine Learning with Scikit - learn, Keras, and TensorFlow》：全面介绍了机器学习和深度学习的实践，包括使用Scikit - learn、Keras和TensorFlow进行模型构建和训练。
2. 在线课程
   • Coursera上的“Machine Learning”课程，由Andrew Ng教授授课，是机器学习领域的经典课程。
   • edX上的“Data Science MicroMasters Program”，提供了从数据处理到机器学习、深度学习的完整课程体系。

十三、智能销售预测平台未来发展趋势与挑战

（一）发展趋势

1. 与物联网（IoT）的融合
   随着物联网技术的发展，更多的设备将产生数据。智能销售预测平台可以结合物联网数据，如产品使用情况、设备状态等，更准确地预测销售需求。例如，通过分析智能家居设备的使用数据，预测相关配件或升级产品的销售情况。
2. 深度学习的深入应用
   深度学习在图像、语音和自然语言处理领域取得了巨大成功。未来，智能销售预测平台可能会更多地采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU），来处理复杂的时间序列数据和非结构化数据，进一步提高预测准确性。
3. 实时预测与决策支持
   企业对实时性的要求越来越高，未来的智能销售预测平台将具备实时数据处理和预测能力，为企业提供即时的决策支持。例如，在电商平台上，根据实时的用户行为和市场动态，实时调整商品推荐和定价策略。

（二）挑战

1. 数据质量和隐私
   随着数据来源的多样化，确保数据质量变得更加困难。不准确、不完整或不一致的数据可能会导致预测结果偏差。同时，数据隐私问题也日益突出，企业需要在数据使用和保护用户隐私之间找到平衡，遵守相关法律法规。
2. 模型解释性
   深度学习模型通常被认为是“黑盒”模型，难以解释其预测决策的依据。在商业应用中，企业需要理解模型的预测逻辑，以便做出合理的决策。因此，开发可解释的机器学习模型或解释技术，是未来的一个重要挑战。
3. 技术更新与人才短缺
   人工智能和机器学习领域技术更新迅速，企业需要不断跟进新技术，更新平台的算法和架构。同时，具备相关技术能力的人才相对短缺，招聘和培养专业人才成为企业面临的难题。

十四、结论

智能销售预测平台对于企业在复杂多变的市场环境中做出准确决策具有重要意义。通过深入的成本效益分析和ROI计算，企业可以评估平台投资的经济可行性。在开发过程中，从算法原理、数据处理、模型训练到平台部署，每个环节都需要精心设计和实施。同时，了解实际应用场景、掌握相关工具和资源，以及关注未来发展趋势与挑战，有助于企业更好地利用智能销售预测平台，提升竞争力，实现可持续发展。希望本文的内容能够为AI应用架构师和企业决策者在构建和评估智能销售预测平台时提供有价值的参考。