物流數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。物流數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫和無線網(wǎng)絡技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設備維護系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動化系統(tǒng)在運行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、關聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強大的應用環(huán)境。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工程師使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關系！

項目經(jīng)驗 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態(tài)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預測 ? 新奧集團?；愤\輸路線優(yōu)化與用時預測 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統(tǒng) ? 萬達金融集團量化交易系統(tǒng) ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風險識別

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、模糊并隨機的實際應用數(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。 落地模式重，對業(yè)務系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。

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)間潛在的關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據(jù)任務可分為：關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、依賴關系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置，小白級操作。線上數(shù)據(jù)挖掘報表

基于自動建模技術(shù)建立回歸模型，并根據(jù)預設的因素預測未知的取值。物流數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

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