線上零售數(shù)據(jù)挖掘方法

來源: 發(fā)布時間:2022-10-13

零售商準(zhǔn)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(guān)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(yù)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(yù)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?;趥€性化推薦引擎,幫您為顧客推薦正確的商品。線上零售數(shù)據(jù)挖掘方法

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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(wù)后,會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)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(dāng)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(yù)測算法比百度大腦(easyDL)快 8~10倍,精度高 3~4 倍。

目前,自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計、制造等環(huán)節(jié),系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息,幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策,已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式,可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識,其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測、偏差檢測等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設(shè)計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié),涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性,如簡單相關(guān)性、時間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。多場景適用:歷經(jīng)實際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗證!

客戶分群與評級:關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu),從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè),且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌:基于前沿的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗,為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務(wù)解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識客群,為客戶管理和分類營銷指明方向。百萬級數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)分鐘即出結(jié)果。智能數(shù)據(jù)挖掘師

基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。線上零售數(shù)據(jù)挖掘方法

該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng), 個性化搜索結(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,因為零售商對激勵的成本不關(guān)心(由廠商覆蓋這部分成本), 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動被的應(yīng)用在很多零售細分領(lǐng)域,如雜貨店或者百貨商店,因為這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,因為一些推薦技術(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動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)品的來對競爭者畫像,就像根據(jù)客戶購買來對客戶畫像。線上零售數(shù)據(jù)挖掘方法

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