廣州數(shù)據(jù)分析智能診斷

零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)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(guān)系管理，以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)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(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關(guān)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(xué)家手冊，專注在算法和方法論，并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?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(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。廣州數(shù)據(jù)分析智能診斷

如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時代已經(jīng)過去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產(chǎn)品和消費者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統(tǒng)計大量的數(shù)據(jù),很多時候都需要加班加點完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計這一項工作就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超負(fù)荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數(shù)字機(jī)器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。廣州高頻數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。

計算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計算集群。基于該項技術(shù)，多個不同的云服務(wù)，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(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)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(luò)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(chǔ)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務(wù)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。

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預(yù)測引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競品… 停止猜想，開始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時序預(yù)測引擎”，不可以預(yù)測時間序列未來的走勢，如銷量預(yù)測或客流預(yù)測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度?；谧詣咏＜夹g(shù)建立回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值。

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落地模式重，對業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。廣州數(shù)據(jù)分析智能診斷

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(guān)。這個問題在經(jīng)濟(jì)學(xué)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(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)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(xué)科學(xué)方法。廣州數(shù)據(jù)分析智能診斷

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