東莞銷量數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中。可以應(yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢預(yù)測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對數(shù)據(jù)序列的預(yù)測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預(yù)測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。細致和充分的測試，保證可靠性；東莞銷量數(shù)據(jù)分析

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響應(yīng)建模被的應(yīng)用在營銷和客戶關(guān)系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價，需要識別出客戶對這些激勵的反應(yīng)。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識別出優(yōu)價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發(fā)送特價優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶對某些商品的的喜好來重新調(diào)整。 響應(yīng)建模幫助優(yōu)化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會讓客戶取消郵件訂閱。

當前，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)。在信息化進程加快同時，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)不能及時的轉(zhuǎn)化為知識，那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時效性將大打折扣。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)進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應(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值的知識和信息過程。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)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學(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；優(yōu)化推廣和客戶維護策略。

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動建模，無需用戶參與。算法在收到一個新任務(wù)后，會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動加載優(yōu)參數(shù)，然后進行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如，經(jīng)實際驗證，我們的時序預(yù)測算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。為每個客戶定制個性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。深圳如何做圖表數(shù)據(jù)分析

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基于暖榕云計算平臺，我們對當下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進行預(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，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數(shù)”（用于對歷史數(shù)據(jù)進行回測）和“預(yù)測個數(shù)”（預(yù)測未來的個數(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”，“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)完成東莞銷量數(shù)據(jù)分析

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