廣州體育數(shù)據(jù)分析

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊和業(yè)務(wù)團(tuán)隊是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團(tuán)隊自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括自動參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計算任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測與分配技術(shù)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(wù)商、異構(gòu)都可作為計算集群的一部分。衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力，識別高價值客戶、維持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。廣州體育數(shù)據(jù)分析

SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護(hù)手段，提高試用率、購買率和復(fù)購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務(wù)開發(fā)。此服務(wù)方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項目。服務(wù)對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務(wù)。廣州機(jī)器數(shù)據(jù)分析基于二八法則或ABC法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。

銷量預(yù)測可以分為新店/新品銷量預(yù)測和老店/老品銷量預(yù)測，此處重點論述老店/老品銷量預(yù)測（下文銷量預(yù)測均為老店/老品銷量預(yù)測） 為什么要預(yù)測銷量？銷量預(yù)測對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，若儲備不足，會限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預(yù)測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價都與之息息相關(guān)。

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設(shè)定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機(jī)制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設(shè)置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機(jī)制有關(guān)。 促銷活動：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應(yīng)用于服飾領(lǐng)域，在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷是主要的營銷機(jī)制之一。細(xì)致和充分的測試，保證可靠性；

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準(zhǔn)確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 使用時序預(yù)測引擎，幫您預(yù)測未來。零售數(shù)據(jù)分析預(yù)測

百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。廣州體育數(shù)據(jù)分析

渠道轉(zhuǎn)化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉(zhuǎn)化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，掌握轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。 促進(jìn)客戶轉(zhuǎn)化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術(shù)，基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——渠道轉(zhuǎn)化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率 ?掌握轉(zhuǎn)化特征，比如轉(zhuǎn)化鏈路的數(shù)量和長短 ?發(fā)現(xiàn)您在業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)下的有效策略和無效策略廣州體育數(shù)據(jù)分析

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