非監督式學習在供應鏈管理中有著重要的應用價值，可以從歷史銷售數據和供應鏈數據中識別需求模式和趨勢，進行需求預測和庫存優化，這有助於提高供應鏈的效率，減少庫存成本和提供更準確的交貨時間。

在數據分析的過程中，我們經常面臨數據質量的問題，例如錯誤的數據、缺失的數據和不一致的數據，這些問題可能導致分析結果的不準確性和偏差，資料轉換是解決這些問題的關鍵步驟之一，通過運用機率與統計技巧，我們可以提高數據的品質，使其更具可靠性和可用性。讓我們了解以下提高數據的品質關鍵

無監督目標是從數據中發現隱藏的模式和結構，進行數據的分類、聚類、降維等任務。舉例來說，Google News就是一個應用非監督式學習的產品，Google News通過分析大量的新聞文章，自動將相關的新聞分組在一起，形成新聞主題的集合。這是通過對新聞文本進行文本分析和聚類來實現的，