深圳數(shù)據(jù)分析結(jié)果

客戶分群與評(píng)級(jí)：關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運(yùn)營(yíng)商…你來(lái)自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細(xì)致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌：基于前沿的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗(yàn)，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務(wù)解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)客群，為客戶管理和分類(lèi)營(yíng)銷(xiāo)指明方向。通過(guò)預(yù)先獲知客戶的營(yíng)銷(xiāo)成功概率，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，提高準(zhǔn)確度并降低成本。深圳數(shù)據(jù)分析結(jié)果

大多數(shù)專(zhuān)業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門(mén)檻高、只適合專(zhuān)業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)品，實(shí) 際上做得是統(tǒng)計(jì)、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實(shí)挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強(qiáng)的平臺(tái)或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強(qiáng)的技術(shù)能力，一般業(yè)務(wù)人員很難用起來(lái)。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實(shí)際業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價(jià)值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢(xún)報(bào)告，可以一定程度上替代分析團(tuán)隊(duì)或咨詢(xún)公司，很大程度上降低用戶的成本。北京數(shù)據(jù)分析文獻(xiàn)安全可靠：只做技術(shù)服務(wù)，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時(shí)清理。

您想知道未來(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收；您想優(yōu)化庫(kù)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(xiāo)活動(dòng)、購(gòu)物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來(lái)，制定面向未來(lái)的策略，提高勝算 無(wú)論您來(lái)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(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收來(lái)優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測(cè)未來(lái)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(jìng)品… 停止猜想，開(kāi)始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測(cè)引擎”，不可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來(lái)的走勢(shì)，如銷(xiāo)量預(yù)測(cè)或客流預(yù)測(cè)，還可以測(cè)算不同因素的影響程度和置信度。

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無(wú)效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來(lái)的策略，提高勝算。 您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，受哪些因素影響？ 哪些有正面作用？哪些無(wú)效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？停止猜想，開(kāi)始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”： ?自動(dòng)建模技術(shù)建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測(cè)未知的取值； ?自動(dòng)進(jìn)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； ?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性深度見(jiàn)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。

很多人會(huì)質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義，比如數(shù)據(jù)從哪里來(lái)，分析后的數(shù)據(jù)有什么用，能帶來(lái)利潤(rùn)的增加嗎？ 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對(duì)餐飲行業(yè)的特點(diǎn)，對(duì)多個(gè)模塊進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)適配，例如時(shí)序預(yù)測(cè)引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，適合非常的餐飲行業(yè)場(chǎng)景。例如銷(xiāo)量預(yù)測(cè)（含活動(dòng)、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長(zhǎng)尾菜品分析、重要和長(zhǎng)尾顧客分析、個(gè)性化菜單推薦、客戶分群營(yíng)銷(xiāo)策略（保持客戶/價(jià)值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進(jìn)行專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)級(jí)智慧賦能使用帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。工業(yè)數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘

挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。深圳數(shù)據(jù)分析結(jié)果

零售商準(zhǔn)備一次促銷(xiāo)活動(dòng)，即對(duì)某個(gè)或者一組特定商品進(jìn)行有時(shí)限的折扣。對(duì)促銷(xiāo)活動(dòng)的規(guī)劃需要估計(jì)到下列有關(guān)的值： 哪些產(chǎn)品的庫(kù)存需要避免在活動(dòng)結(jié)束前缺貨？什么樣的價(jià)格會(huì)優(yōu)化收入？?jī)r(jià)格可以考慮是一個(gè)恒定值或者是一個(gè)從活動(dòng)開(kāi)始到結(jié)束不同時(shí)間段的函數(shù)。我們將考慮庫(kù)存水平是預(yù)先確定的，零售商試圖計(jì)算優(yōu)價(jià)格這種情況。這是時(shí)尚零售商在處理季節(jié)性清倉(cāng)和款式翻新中遇到的典型問(wèn)題。這一問(wèn)題可以以不同的方式來(lái)定義，如將需求預(yù)測(cè)和價(jià)格優(yōu)化作為的問(wèn)題來(lái)處理，也可以同時(shí)優(yōu)化庫(kù)存水平和價(jià)格，總之其目的是優(yōu)化收入。深圳數(shù)據(jù)分析結(jié)果

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