帕累托數(shù)據(jù)分析組件

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-17

零售商準(zhǔn)備一次促銷活動(dòng),即對(duì)某個(gè)或者一組特定商品進(jìn)行有時(shí)限的折扣。對(duì)促銷活動(dòng)的規(guī)劃需要估計(jì)到下列有關(guān)的值: 哪些產(chǎn)品的庫(kù)存需要避免在活動(dòng)結(jié)束前缺貨?什么樣的價(jià)格會(huì)優(yōu)化收入??jī)r(jià)格可以考慮是一個(gè)恒定值或者是一個(gè)從活動(dòng)開(kāi)始到結(jié)束不同時(shí)間段的函數(shù)。我們將考慮庫(kù)存水平是預(yù)先確定的,零售商試圖計(jì)算優(yōu)價(jià)格這種情況。這是時(shí)尚零售商在處理季節(jié)性清倉(cāng)和款式翻新中遇到的典型問(wèn)題。這一問(wèn)題可以以不同的方式來(lái)定義,如將需求預(yù)測(cè)和價(jià)格優(yōu)化作為的問(wèn)題來(lái)處理,也可以同時(shí)優(yōu)化庫(kù)存水平和價(jià)格,總之其目的是優(yōu)化收入。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎,幫您預(yù)測(cè)未來(lái)。帕累托數(shù)據(jù)分析組件

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù),以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù),從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者,考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng),產(chǎn)品和消費(fèi)者,所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù),然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。咨詢數(shù)據(jù)分析落地模式重,對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實(shí)施難、成本高、投入產(chǎn)出比低?與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦,開(kāi)箱即用,完全無(wú)侵入。

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù) 的發(fā)展,企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),積累了大量的數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策,已經(jīng)成為商界的共識(shí)。然而數(shù)據(jù)的“式”增長(zhǎng),讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步,數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來(lái)。 從技術(shù)的角度看,數(shù)據(jù)挖掘(data mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。從商業(yè)的角度看,數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理,從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識(shí),即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能(artificial intelligence)、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識(shí)別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫(kù)等多種學(xué)科的理論,方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險(xiǎn)公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個(gè)領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。

在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的,甚至可以說(shuō),在實(shí)踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的,因?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場(chǎng)趨勢(shì),競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行動(dòng),顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問(wèn)題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問(wèn)題,這對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),而且即使看起來(lái)成功的案例也會(huì)受到該問(wèn)題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒(méi)那么可靠。盡管如此,在過(guò)去的十年中,主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段,它將遵循對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦,我們絲毫不會(huì)試圖占有。

在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代,很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開(kāi)始做營(yíng)銷,有些企業(yè)做的很成功,而有些企業(yè)卻反響平平。其實(shí)說(shuō)到底就是因?yàn)?,做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法,而有些企業(yè)只是為了做而坐,或依賴平臺(tái)、或依賴服務(wù)商等,尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說(shuō),很多公司開(kāi)始做數(shù)據(jù)營(yíng)銷都是以自己的想法為中心的,自己想怎么做,就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實(shí)應(yīng)該深挖下去,怎么做,其實(shí)可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說(shuō)的那樣,決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具,而是人腦本身。使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。物流數(shù)據(jù)分析大屏

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銷量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷量預(yù)測(cè)和老店/老品銷量預(yù)測(cè),此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測(cè)(下文銷量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷量預(yù)測(cè)) 為什么要預(yù)測(cè)銷量?銷量預(yù)測(cè)對(duì)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(chǔ)備不足,會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營(yíng)收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn);若儲(chǔ)備過(guò)量賣不掉,又會(huì)過(guò)期浪費(fèi),白白扔錢。實(shí)際上,無(wú)論生鮮/餐飲,還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等,銷量(客流量、銷售額...)預(yù)測(cè)的重要性都是不言而喻的。大至國(guó)企央企,小至門店地?cái)?,銷售是業(yè)務(wù)出口,上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)。帕累托數(shù)據(jù)分析組件

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