自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能

該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個(gè)性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店，因?yàn)檫@些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對(duì)于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像，因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競爭者銷售產(chǎn)品的來對(duì)競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對(duì)客戶畫像。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會(huì)試圖占有。自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能

個(gè)性化推薦引擎：您有許多商品或服務(wù)在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進(jìn)銷售和提高用戶體驗(yàn)。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達(dá)100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對(duì)多達(dá)20萬個(gè)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗(yàn)，促進(jìn)您的銷量。 無論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書、線上服務(wù)，您一定很想知道，您的顧客對(duì)哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準(zhǔn)的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術(shù)，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個(gè)性化推薦引擎”，用低成本為您的每個(gè)客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗(yàn)。自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能診斷深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。

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？價(jià)格可以考慮是一個(gè)恒定值或者是一個(gè)從活動(dòng)開始到結(jié)束不同時(shí)間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預(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(yù)測和價(jià)格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時(shí)優(yōu)化庫存水平和價(jià)格，總之其目的是優(yōu)化收入。

SaaS。用戶只要上網(wǎng)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(wù)、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動(dòng)。對(duì)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(jìn)行推廣，一方面將通過公開課和講解實(shí)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(hù)手段，提高試用率、購買率和復(fù)購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類客戶：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)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(wù)開發(fā)。此服務(wù)方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項(xiàng)目。服務(wù)對(duì)象一般為高凈值客戶或重點(diǎn)客戶，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務(wù)。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。

在廣告或者特價(jià)優(yōu)惠活動(dòng)中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負(fù)面效應(yīng)（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時(shí)， 這些資源將會(huì)影響用戶的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購買更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標(biāo)。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，開箱即用，完全無侵入。咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

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但銷量預(yù)測本身是一個(gè)復(fù)雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請(qǐng)咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊(duì)，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個(gè)原因：業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬別。且不說不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團(tuán)隊(duì)往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，而造成偏差；銷量預(yù)測是時(shí)序預(yù)測，而時(shí)序預(yù)測是外推預(yù)測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預(yù)測是根據(jù)歷史預(yù)測未來，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測能力，在市場競爭或轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)都頗為被動(dòng)。自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能

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