計算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計算集群?；谠擁椉夹g(shù)，多個不同的云服務，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個統(tǒng)一的虛擬計算集群，云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡環(huán)境下的計算資源。 數(shù)據(jù)對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務參數(shù)、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲，并將定期清理。豐富的行業(yè)經(jīng)驗，更理解需求，支持個性化定制。線上零售數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品在這個大數(shù)據(jù)時代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響...

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業(yè)非常重要。業(yè)內(nèi)的朋友一定深有感觸：由于產(chǎn)品及原料存在保質(zhì)期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業(yè)、服務業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業(yè)務出口，上游的供應鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務定價都與之息息相關。我們不做表面文章。深度精煉，不...

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團隊和業(yè)務團隊是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務角度理解和解讀。團隊自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括自動參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計算任務調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測與分配技術(shù)等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節(jié)點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構(gòu)都可作為計算集群的一部分。一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。新零售數(shù)據(jù)分析銷售目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，...

項目經(jīng)驗 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態(tài)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預測 ? 新奧集團?；愤\輸路線優(yōu)化與用時預測 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務（流量包、語...

零售是數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應用領域之一。零售領域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關聯(lián)數(shù)據(jù)，增強了數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟學模型和目標函數(shù)如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將...

智能擬合引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標值之間的關系，并預測未知。無論您來自什么領域，營銷、制造、貿(mào)易、服務、物流、研發(fā)...您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無需了解技術(shù)，基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜...

在零售業(yè)中實現(xiàn)完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經(jīng)濟學教科書中被稱為內(nèi)生性問題，這對于數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進的下一個階段，它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識并大量采用數(shù)據(jù)學科學方法。貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、...

當前，全球零售業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時的轉(zhuǎn)化為知識，那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)并提取隱藏在其中...

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數(shù)據(jù)序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方...

目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學者的研究熱點。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣...

我們是一家算法與數(shù)據(jù)挖掘解決方案提供商，成立于2019年12月。 團隊關鍵成員畢業(yè)于清華、上海交大、哈工大等名校，曾供職于阿里巴巴、螞蟻金服、國家信息中心、中國電信、中國移動研究院等公司。我們致力于前沿數(shù)據(jù)和算法技術(shù)的研發(fā)落地，滿足客戶對業(yè)務增長、數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能化及行業(yè)升級的需求。支持SaaS、私有部署、個性化定制、API調(diào)用等多種服務方式。 ? 觸手可及的數(shù)據(jù)挖掘服務?！芭拧痹朴嬎惴眨審V大小微用戶輕松享受到前沿大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)帶來的好處，為業(yè)務優(yōu)化、預測、營銷規(guī)劃、行業(yè)升級提供支持。 ? 定制化部署的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。個性化定制及私有部署，可為用戶提供一攬子解決方案，以及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的整體...

但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個原因：業(yè)務和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬別。且不說不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團隊往往由于不熟悉業(yè)務或數(shù)據(jù)的細節(jié)，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據(jù)歷史預測未來，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預測能力，在市場競爭或轉(zhuǎn)型升級時都頗為被動。定制分析服務門檻和價格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團隊、彈性成本！網(wǎng)店數(shù)據(jù)分析個性化推薦引擎：您有許多商品或服...

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網(wǎng)站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東...

在這個大數(shù)據(jù)時代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實說到底就是因為，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺、或依賴服務商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說，很多公司開始做數(shù)據(jù)營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進行分析。但其實應該深挖下去，怎么做，其實可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價值的并不是工具，而是人腦本身。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。...

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技...

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技...

零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。帕累托數(shù)據(jù)分析品牌排行榜某種程度上，推薦技術(shù)的高度多...

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關鍵產(chǎn)品、掌握關鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關重要的極少數(shù)。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識別微不足道的大多數(shù)和至關重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關鍵產(chǎn)品、掌握關鍵因素。 停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價值分析器： ?基于二八法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產(chǎn)品、關鍵因素 ?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù) ?可以對一...

大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業(yè)務侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺的產(chǎn)品，實 際上做得是統(tǒng)計、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強的平臺或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強的技術(shù)能力，一般業(yè)務人員很難用起來。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業(yè)務、產(chǎn)生價值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報告，可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動將觸手可及，幫您緊跟時代和產(chǎn)業(yè)升級。時間序列數(shù)據(jù)分析組件某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇...

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。絕大多數(shù)分析工具界面復雜、術(shù)語晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁面友好、全模塊化、一目了然。個性化數(shù)據(jù)分析怎么樣數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)...

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。零售業(yè)通過廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動，以達到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關聯(lián)分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動前后的有關情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業(yè)資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業(yè)通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的...

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。自動進行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度。零售數(shù)據(jù)分析智能我們是一家算法與數(shù)據(jù)挖掘解決方案提供商，成立于2019年1...

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網(wǎng)站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東...

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設置不同的價格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量...

SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法...

但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個原因：業(yè)務和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬別。且不說不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團隊往往由于不熟悉業(yè)務或數(shù)據(jù)的細節(jié)，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據(jù)歷史預測未來，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預測能力，在市場競爭或轉(zhuǎn)型升級時都頗為被動。落地模式重，對業(yè)務系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。傳統(tǒng)零售數(shù)...

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計算和人工智能技術(shù)，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點： 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計算引擎，如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉(zhuǎn)化...

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。自媒體數(shù)據(jù)分析費用是多少隨著傳感器、移動通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)正朝著更...

數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。 ? 簡單可靠，快捷有效。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置，小白級操作。 ? 豐富的行業(yè)經(jīng)驗，滿足更多需求，支持個性化定制我們的原則始終如一：不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。 ? 每份結(jié)果都是一份不錯的小型咨詢報告。 ? 如果您來自大公司，我們將大幅降低您的咨詢費和人力成本；如果您是個人或小公司，智能驅(qū)動觸手可及，幫您緊跟時代和產(chǎn)業(yè)升級。 安全 · security：我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦我們絲毫不會試圖占有 效能 · efficiency：我們知道掘金的過程很辛苦我們愿意提供解決方案，幫你又快又好的提煉價值 額外受益 · additional profits：...

智能擬合引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標值之間的關系，并預測未知。無論您來自什么領域，營銷、制造、貿(mào)易、服務、物流、研發(fā)...您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無需了解技術(shù)，基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜...