傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析大屏

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(jī)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(jìn)行關(guān)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(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價格策略提供依據(jù)。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析大屏

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設(shè)定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機(jī)制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設(shè)置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機(jī)制有關(guān)。 促銷活動：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應(yīng)用于服飾領(lǐng)域，在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷是主要的營銷機(jī)制之一。餐飲數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)掌握關(guān)鍵技術(shù)，并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過程、模式評估和知識表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項具體的過程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)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(yù)處理關(guān)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(chǔ)上對空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)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(yùn)用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應(yīng)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(jìn)行判斷以及合理預(yù)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。

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但銷量預(yù)測本身是一個復(fù)雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個原因：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)測是時序預(yù)測，而時序預(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)型升級時都頗為被動。使用時序預(yù)測引擎，幫您預(yù)測未來。線上數(shù)據(jù)分析報表

無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動將觸手可及，幫您緊跟時代和產(chǎn)業(yè)升級。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析大屏

基于暖榕云計算平臺，我們對當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數(shù)”（用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測）和“預(yù)測個數(shù)”（預(yù)測未來的個數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析大屏

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