廣州數(shù)據(jù)分析所

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-20

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù),以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù),從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者,考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶(hù)群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng),產(chǎn)品和消費(fèi)者,所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù),然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶(hù)特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,為我們幫助客戶(hù)制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。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)。廣州數(shù)據(jù)分析所

銷(xiāo)量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)和老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè),此處重點(diǎn)論述老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)(下文銷(xiāo)量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)) 為什么要預(yù)測(cè)銷(xiāo)量?銷(xiāo)量預(yù)測(cè)對(duì)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(chǔ)備不足,會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類(lèi)不全、既影響營(yíng)收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn);若儲(chǔ)備過(guò)量賣(mài)不掉,又會(huì)過(guò)期浪費(fèi),白白扔錢(qián)。實(shí)際上,無(wú)論生鮮/餐飲,還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等,銷(xiāo)量(客流量、銷(xiāo)售額...)預(yù)測(cè)的重要性都是不言而喻的。大至國(guó)企央企,小至門(mén)店地?cái)偅N(xiāo)售是業(yè)務(wù)出口,上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)。RFM數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。

RFM客戶(hù)價(jià)值分析器 您可能有很多客戶(hù)、會(huì)員或粉絲。基于RFM客戶(hù)價(jià)值分析器,可以非常便利地衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)造利益的能力,并識(shí)別您的重要價(jià)值客戶(hù)、保持客戶(hù)、發(fā)展客戶(hù)和挽留客戶(hù)。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。識(shí)別您的重要價(jià)值客戶(hù)、保持客戶(hù)、發(fā)展客戶(hù)和挽留客戶(hù)。您可能有很多客戶(hù)、會(huì)員或粉絲...您想衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)造利益的能力。停止猜想,開(kāi)始洞察。 無(wú)需了解技術(shù),基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——RFM客戶(hù)價(jià)值分析器”: ?計(jì)算客戶(hù)的R(近消費(fèi)時(shí)間)F(近期消費(fèi)頻次)M(近期消費(fèi)金額)指標(biāo) ?衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)造利益的能力 ?識(shí)別高價(jià)值客戶(hù)、維持客戶(hù)、發(fā)展客戶(hù)和挽留客戶(hù) ?優(yōu)化推廣和客戶(hù)維護(hù)策略

基于暖榕云計(jì)算平臺(tái),我們對(duì)當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來(lái)銷(xiāo)量進(jìn)行預(yù)測(cè)?,F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門(mén)店一年內(nèi)的日銷(xiāo)量及影響因素,具體包括時(shí)間、影響因素(天氣、溫度、促銷(xiāo)活動(dòng)、是否暑假、是否寒假等)和歷史銷(xiāo)量。此處,“回測(cè)個(gè)數(shù)”(用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè))和“預(yù)測(cè)個(gè)數(shù)”(預(yù)測(cè)未來(lái)的個(gè)數(shù))均設(shè)為1000,“是否取對(duì)數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動(dòng)”,“是否考慮周”設(shè)為“是”,并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍:設(shè)置任務(wù)參數(shù),稍頃,任務(wù)完成一目了然:圖文并茂的報(bào)告,可直接打印并下載。

潛客識(shí)別引擎:您正在推銷(xiāo)商品或服務(wù),但過(guò)于盲目的推銷(xiāo)活動(dòng)耗費(fèi)了您很大的資金和人力。您希望提高命中率,降低獲客成本。使用客戶(hù)判別引擎,幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷(xiāo)成功率。只需片刻,即可從多達(dá)200萬(wàn)個(gè)候選人中識(shí)別出潛在客戶(hù),并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別用戶(hù)——預(yù)先判斷用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的興趣度。你可能從事電商、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)游、廣告、新零售、新媒體,或者其它行業(yè);你一定想知道誰(shuí)對(duì)你的產(chǎn)品感興趣;你也一定想提高命中率,降低獲客成本。告別盲目,開(kāi)始洞悉!將用戶(hù)數(shù)據(jù)灌入暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—潛在客戶(hù)識(shí)別引擎,即可預(yù)先獲知每個(gè)用戶(hù)在不同營(yíng)銷(xiāo)策略和渠道下的推薦成功概率,從而幫助您優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略,提高營(yíng)銷(xiāo)準(zhǔn)確性并降低營(yíng)銷(xiāo)成本。另外,大多數(shù)二分類(lèi)問(wèn)題也同樣適用,如智能診斷系統(tǒng)?;谧詣?dòng)建模技術(shù)建立回歸模型,并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測(cè)未知的取值。成都數(shù)據(jù)分析歸因分析

數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。廣州數(shù)據(jù)分析所

醫(yī)學(xué)作為一個(gè)專(zhuān)業(yè)、復(fù)雜的學(xué)科,需要處理各種各樣的數(shù)據(jù),如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等。現(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病,往往還承擔(dān)著繁重的科研課題或論文要求。除了看病,課題研究、學(xué)術(shù)交流、發(fā)表論文、評(píng)職稱(chēng)等,給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務(wù)工作者由于技能背景所險(xiǎn),往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),包含了時(shí)序預(yù)測(cè)模塊(時(shí)序預(yù)測(cè)引擎)、關(guān)聯(lián)分析模塊(組合與推薦引擎)、多分類(lèi)診斷模塊(個(gè)性化推薦引擎)、智能診斷模塊(潛客識(shí)別引擎)、歸因分析模塊(線(xiàn)性回歸與歸因分析引擎),可以幫助醫(yī)務(wù)工作者方便快捷地進(jìn)行高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析和挖掘,數(shù)分鐘既出結(jié)果。讓廣大醫(yī)務(wù)工作者在科研和論文上擺脫愁?lèi)灪蛪毫?,如虎添翼,順暢自如。廣州數(shù)據(jù)分析所

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