零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

計算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計算集群。基于該項技術(shù)，多個不同的云服務，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個統(tǒng)一的虛擬計算集群，云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡環(huán)境下的計算資源。 數(shù)據(jù)對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務參數(shù)、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲，并將定期清理。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。零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸悺②厔蓊A測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應用到對數(shù)據(jù)序列的預測及相關(guān)關(guān)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(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。 停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價值分析器： ?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素 ?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù) ?可以對一個因素分析，也可兩因素交叉分析 ?基于數(shù)據(jù)可視化，查看不同因素的貢獻度

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動建模，無需用戶參與。算法在收到一個新任務后，會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務類型、并自動加載優(yōu)參數(shù)，然后進行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如，經(jīng)實際驗證，我們的時序預測算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持快速彈性擴容。

服務總線為我們服務輸出總線，在整個系統(tǒng)中起橋梁和紐帶的作用。系統(tǒng)整體為前后端分離架構(gòu)，前端負責展示，后端負責計算。只要符合預定的數(shù)據(jù)傳輸格式，任何前端樣式或后端結(jié)果都可結(jié)合，并為實現(xiàn)方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實現(xiàn)多端展示和云上統(tǒng)一。這為產(chǎn)品的具體表現(xiàn)形式提供了無限的彈性和想象空間?；谛乱淮畔⒓夹g(shù)，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。細致和充分的測試，保證可靠性；自動數(shù)據(jù)挖掘收費

小白式操作，預測精度高。零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，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。然而數(shù)據(jù)的“式”增長，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。 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、模糊的實際應用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識的過程。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)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取、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，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)計學(statistics)、機器學習(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫等多種學科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務機構(gòu)、零售商、金融服務機構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個領(lǐng)域中取得了的應用。零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

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