【Spring老炮拓展AI】阶段4篇：项目实战！手把手实现售后智能处理系统

【Spring老炮拓展AI】阶段4篇：项目实战！手把手实现售后智能处理系统

各位Spring老炮们，恭喜你从“算法学习”正式迈入“项目落地”阶段！阶段4是整个转型学习的“临门一脚”——我们将把前3阶段的Python基础、3大核心算法（线性回归、逻辑回归、决策树）整合起来，实现一个可直接落地、能写进简历的“售后智能处理系统”。

这个项目完全贴合企业真实场景：用户提交售后问题后，系统自动完成“问题分类（逻辑回归）→ 维修时长预测（线性回归）→ 处理方案推荐（决策树）”全流程，最后通过接口对外提供服务（用Flask实现，类比Spring Boot接口开发）。全程复刻Spring项目的“需求分析→技术选型→分层开发→测试优化”流程，让你用熟悉的工程化思维驾驭AI项目！

阶段4共2周，核心目标：把算法从“脚本”变成“可复用的服务”，掌握AI项目的完整落地流程，理解“数据→模型→接口→工程化”的闭环逻辑。

一、项目前置：需求分析与技术选型（类比Spring项目立项）

做项目先明确“要解决什么问题”，再选“用什么技术解决”，这和咱们做Spring项目前的需求评审、技术选型完全一致。

1. 核心需求（售后场景痛点解决）

传统售后流程依赖人工判断，效率低、易出错，我们的系统要实现3个核心功能：

• 功能1：售后问题自动分类（核心）—— 用户输入问题描述，系统自动判断是“质量问题”还是“使用问题”（逻辑回归实现）；

• 功能2：维修时长预测—