智能數(shù)據(jù)分析預測

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(shù)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(shù)據(jù)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(jù)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。為每個客戶定制個性化的產品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。智能數(shù)據(jù)分析預測

基于暖榕云計算平臺，我們對當下一家很潮的網紅果飲店的未來銷量進行預測?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內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“預測個數(shù)”（預測未來的個數(shù)）均設為1000，“是否取對數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設為“自動”，“是否考慮周”設為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設置任務參數(shù)，稍頃，任務完成北京電商數(shù)據(jù)分析案例簡單的才是好用的：極簡界面，極簡操作。復雜的事情交給我們，耳目一新的見解即時奉上。

SaaS。用戶只要上網即可使用。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、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手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務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；或對合規(guī)要求嚴格，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開發(fā)。此服務方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現(xiàn)特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發(fā)揮技術和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務。

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，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，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統(tǒng)的目標和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節(jié)。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統(tǒng)推薦技術如推廣**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品中對其進行引導。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網技術、流式計算和人工智能技術，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點： 1. 互聯(lián)網、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計算引擎，如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進的自動建模技術，無需懂技術，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持彈性擴容 8. 每份結果都是一份有深度的小型咨詢報告。難以置信，怎么知道有沒有忽悠我？同時輸出建模結果和測試結果，并同時輸出各種建模指標。智能數(shù)據(jù)分析預測

使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。智能數(shù)據(jù)分析預測

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業(yè)非常重要。業(yè)內的朋友一定深有感觸：由于產品及原料存在保質期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、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)、服務業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預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)務出口，上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。智能數(shù)據(jù)分析預測

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