廣州數據分析術語

? 我們致力于前沿數據、計算和算法技術的研發(fā)落地。 ? 針對行業(yè)數據和實際需求精細打磨，為您真正帶來數據驅動的能力。 ? 我們的用戶覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業(yè)，并在向更多行業(yè)源源不斷輸出價值。 ? 您可以通過暖榕?敏捷數據挖掘系統(tǒng)平臺隨用隨取，也可以定制全套落地解決方案。 /定制部署的數據挖掘服務：定制開發(fā)和部署一攬子解決方案；業(yè)務需求、數據源、平臺環(huán)境的深度融合；滿足您對全功能、定制化、模塊化、算法算力和安全性的高度期待。 觸手可及的SaaS云服務：開箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿數據科技帶來的價值；可以用它來優(yōu)化業(yè)務、改進產品、預測銷量、獲取客戶、推進營銷和行業(yè)升級。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費您的寶貴數據礦藏。廣州數據分析術語

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，或者一些負面效應（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品。其目標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品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標。上海網游數據分析通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準確度并降低成本。

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數據的分析平臺定位于專業(yè)技術人員使用。但實際上大多數單位或企業(yè)的技術團隊和業(yè)務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統(tǒng)業(yè)務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業(yè)務角度理解和解讀。團隊自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構及多項先進的數據挖掘技術，包括自動參數優(yōu)化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監(jiān)測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節(jié)點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。

目前，自動化系統(tǒng)已經被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數據資源。如何從海量數據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數據記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數據挖掘提供契機。大數據挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數據知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產生的大數據來自設計、制造、生產等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等?；ヂ?lián)網、云計算、AI算法、下一代IT技術深度融合。

零售是數據科學和數據挖掘重要的商業(yè)應用領域之一。零售領域有著豐富的數據和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數據分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產生了大量的關聯(lián)數據，增強了數據驅動型決策的重要性和能力。盡管已經有許多關于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數書的結構更像是數據科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結果到業(yè)務執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹的方法和系統(tǒng)化的視角來探討基于數據分析的經濟學模型和目標函數如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數據并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉化率。廣州數據分析的論文

我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。廣州數據分析術語

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。零售業(yè)通過廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動，以達到促銷產品，吸引顧客的目的。用多維關聯(lián)分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數量與促銷活動前后的有關情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業(yè)資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業(yè)通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數據挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，由時間序列模式推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購買趨勢或忠誠度的變化，據此對價格和商品的花樣加以調整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。廣州數據分析術語

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