RFM數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-22

潛客識(shí)別引擎:您正在推銷商品或服務(wù),但過于盲目的推銷活動(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。使用客戶判別引擎,幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。只需片刻,即可從多達(dá)200萬個(gè)候選人中識(shí)別出潛在客戶,并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別用戶——預(yù)先判斷用戶對產(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);你一定想知道誰對你的產(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,開始洞悉!將用戶數(shù)據(jù)灌入暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—潛在客戶識(shí)別引擎,即可預(yù)先獲知每個(gè)用戶在不同營銷策略和渠道下的推薦成功概率,從而幫助您優(yōu)化營銷策略,提高營銷準(zhǔn)確性并降低營銷成本。另外,大多數(shù)二分類問題也同樣適用,如智能診斷系統(tǒng)。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn),專注于難、痛、愁、急的問題。RFM數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

基于暖榕云計(jì)算平臺(tái),我們對當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測?,F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素,具體包括時(shí)間、影響因素(天氣、溫度、促銷活動(dòng)、是否暑假、是否寒假等)和歷史銷量。此處,“回測個(gè)數(shù)”(用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測)和“預(yù)測個(gè)數(shù)”(預(yù)測未來的個(gè)數(shù))均設(shè)為1000,“是否取對數(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)完成帕累托數(shù)據(jù)挖掘大屏我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦,我們絲毫不會(huì)試圖占有。

某種程度上,推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn),如客戶評分的稀疏性,計(jì)算的可擴(kuò)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?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù),而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)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(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品,每一個(gè)產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的,但是這個(gè)“長尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)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(jìn)行引導(dǎo)。

當(dāng)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(shí)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(jìn)程加快同時(shí),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(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí),那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時(shí)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(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)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(jià)值的知識(shí)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)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù),幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián),發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為:關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等;基于個(gè)性化推薦引擎,幫您為顧客推薦正確的商品。

目前,傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及,并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此,工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息,迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等,從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力,建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式,擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境?;诮M合與推薦引擎,幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系!北京數(shù)據(jù)挖掘薪資

基于二八法則或ABC法則,挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。RFM數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

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