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在廣告或者特價優(yōu)惠活動中,需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的,如郵寄印制商品的目錄的資金成本,或者一些負(fù)面效應(yīng)(如使得用戶取消郵通知訂閱)。同時, 這些資源將會影響用戶的決策,如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶,對他們投入資源后能夠使得業(yè)績大化。投入的資源可以是同質(zhì)的(如所有參加的客戶都得到同樣的激勵)也可以是個性化的。在后一種情況下,零售業(yè)者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標(biāo)?;诮M合與推薦引擎,幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系!智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用
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;智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用落地模式重,對業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低?與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦,開箱即用,完全無侵入。
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??梢詰?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)。
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彈性成本:按需使用,不需運維、不養(yǎng)團隊、節(jié)省高額咨詢費!智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用
目前,自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計、制造等環(huán)節(jié),系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息,幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策,已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式,可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識,其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測、偏差檢測等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設(shè)計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié),涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性,如簡單相關(guān)性、時間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用
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