傳統零售數據挖掘大屏

來源: 發(fā)布時間:2022-09-16

如今,通過數據挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規(guī)模不斷擴大,網購流量達到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時代已經過去,現在電商想要在行業(yè)占領一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數據挖掘,可以找到產品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產品和消費者三者之間的聯系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產生大量的數據,數據是撬動流量的關鍵,挖掘并利用好這些數據,則很容易占領市場高地。在數據挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統計大量的數據,很多時候都需要加班加點完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數據統計這一項工作就遠遠超負荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數字機器人,助力其更高效準確地挖掘數據額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。傳統零售數據挖掘大屏

工業(yè)涉及的環(huán)節(jié)很多,每個環(huán)節(jié)都需要采用不同類型和數量的軟件系統和硬件設備。這些軟硬件資源在運行過程中產生了海量數據。利用暖榕敏捷數據挖掘系統,可以有效提高工業(yè)大數據的分析挖掘能力,從海量數據資源中發(fā)現潛在的有價值的信息,提高工業(yè)生產決策的準確性,進一步提高工業(yè)生產效率?;谂琶艚輸祿诰蛳到y的工業(yè)大數據挖掘,可以構建設備故障診斷、設備性能評估、能耗預測、流程優(yōu)化、產品質量分析、歸因分析、產品價值分析等多個方向的解決方案,從而推動工業(yè)大數據挖掘走向實用化和普遍化。除此之外,暖榕敏捷數據挖掘系統的低門檻使用特性、彈性計算特性、可私有化部署特性等,可滿足不同用戶的個性化要求(如數據合規(guī)、與原系統融合等),更好的為工業(yè)客戶服務。帕累托數據挖掘師全憑經驗、直覺和眼光,怎能在智能時代贏得未來?

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規(guī)則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等,這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據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,將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中??梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、趨勢預測中,如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類,根據情況向用戶推薦關聯類的商品,從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性,通過函數表達數據映射的關系來發(fā)現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中,回歸分析可以被應用到各個方面。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,是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大,但不同類別之間數據的相似性很小,跨類的數據關聯性很低。關聯規(guī)則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系,即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。

傳統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。很多報表工具只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏等,看似很炫,其實挖得很淺,無法應對深度需求。

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統計、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、深度挖掘的敏捷數據挖掘 SaaS 系統。它具有以下特點: 1. 互聯網、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術深度融合 2. 不是數據挖掘,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。掌握營銷轉化的細節(jié),如轉化鏈路數量和長短,發(fā)現業(yè)務發(fā)展中的堵點和瓶頸。咨詢數據挖掘費用是多少

我們的原則始終如一:不僅是數據挖掘,更是價值挖掘。傳統零售數據挖掘大屏

組合與推薦引擎:您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè);您想把單品搭配成套餐,或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后,再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎,幫您深度挖掘商品的內部關系!只需片刻,即可處理多達200萬條數據,對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算,并將圖文并茂的報告呈現眼前。從組合的角度重新發(fā)現你的商品,探索商品之間的內部聯系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...(比如您是一家快餐店店主),您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流,或者讓用戶買起來更方便...(比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起,并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”),或者,您只是想在客戶買了一些東西后,再給他推薦一些別的...(比如您的顧客點了杯豆?jié){,您覺得他應該還需要一份小籠包)。用所見即所知代替困惑:只需上傳一份訂單明細,剩下的就交給我們吧!基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——組合推薦引擎”,迅速建立產品之間的關聯性,讓你從組合的視角重新認識你的產品。傳統零售數據挖掘大屏

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