電商數(shù)據(jù)分析組件

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對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，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業(yè)、服務業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業(yè)務出口，上游的供應鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務定價都與之息息相關。互聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。電商數(shù)據(jù)分析組件

零售是數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應用領域之一。零售領域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關聯(lián)數(shù)據(jù)，增強了數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟學模型和目標函數(shù)如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。新型數(shù)據(jù)分析常用知識一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。

醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括數(shù)據(jù)預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預期的結(jié)果，每一項具體的過程都可能需要反復執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預處理 即把采集到的醫(yī)學原始數(shù)據(jù)加工成適用于進一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清洗又是數(shù)據(jù)預處理關鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎上對空缺數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進行反復篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過程 經(jīng)過特定的技術(shù)和運用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡等算法對經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，為用戶做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點的挖掘工具。 知識表示 即結(jié)果評價與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。

很多人會質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義，比如數(shù)據(jù)從哪里來，分析后的數(shù)據(jù)有什么用，能帶來利潤的增加嗎？ 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對餐飲行業(yè)的特點，對多個模塊進行大量的數(shù)據(jù)適配，例如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，適合非常的餐飲行業(yè)場景。例如銷量預測（含活動、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略（保持客戶/價值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進行專業(yè)咨詢級智慧賦能貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。

電商平臺為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產(chǎn)品和消費者，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。在項目中同時涉及到市場，產(chǎn)品和消費者，所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數(shù)據(jù)以及評論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進行關聯(lián)，從而建立起市場、產(chǎn)品和消費者三者直接的聯(lián)系，然后進行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價格策略提供依據(jù)。使用RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析常用知識

使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。電商數(shù)據(jù)分析組件

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。電商數(shù)據(jù)分析組件

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