電商數(shù)據(jù)挖掘方法

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。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)。電商數(shù)據(jù)挖掘方法

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標如何變化？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。制定面向未來的策略，提高勝算。 您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？ 哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”： ?自動建模技術建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預設的因素預測未知的取值； ?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； ?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關聯(lián)性和耦合性銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。

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)化技術結合在一起的技術的整體解決方案。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。

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。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅(qū)動設計推薦系統(tǒng)的目標和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節(jié)。從計量經(jīng)濟學的觀點來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品，每一個產(chǎn)品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統(tǒng)推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進行引導。小白式操作，預測精度高。線上數(shù)據(jù)挖掘常用知識

使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。電商數(shù)據(jù)挖掘方法

客戶分群與評級：關注客群的內(nèi)部結構，從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。關注客群的內(nèi)部結構 從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結構代替混沌：基于前沿的技術和豐富的經(jīng)驗，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務解釋性的客群體系。幫助你從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。電商數(shù)據(jù)挖掘方法

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