新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具

計(jì)算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計(jì)算集群?；谠擁?xiàng)技術(shù)，多個(gè)不同的云服務(wù)，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(gè)統(tǒng)一的虛擬計(jì)算集群，云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計(jì)算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的計(jì)算資源。 數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)為共享文件存儲(chǔ)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(wù)參數(shù)、咨詢報(bào)告等均可存儲(chǔ)于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲(chǔ)，并將定期清理。掌握營(yíng)銷轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)，如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長(zhǎng)短，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸。新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未知。無(wú)論您來(lái)自什么領(lǐng)域，營(yíng)銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡(jiǎn)單的方式對(duì)各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測(cè)算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜有數(shù)據(jù)、文本、還是時(shí)間，抑或您的數(shù)據(jù)中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！線上數(shù)據(jù)挖掘哪幾種百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)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(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)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(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)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(jià)格策略提供依據(jù)。

大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)品，實(shí) 際上做得是統(tǒng)計(jì)、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實(shí)挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強(qiáng)的平臺(tái)或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強(qiáng)的技術(shù)能力，一般業(yè)務(wù)人員很難用起來(lái)。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實(shí)際業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價(jià)值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報(bào)告，可以一定程度上替代分析團(tuán)隊(duì)或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。

銷量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷量預(yù)測(cè)和老店/老品銷量預(yù)測(cè)，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測(cè)（下文銷量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷量預(yù)測(cè)） 為什么要預(yù)測(cè)銷量？銷量預(yù)測(cè)對(duì)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(chǔ)備不足，會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營(yíng)收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn)；若儲(chǔ)備過量賣不掉，又會(huì)過期浪費(fèi)，白白扔錢。實(shí)際上，無(wú)論生鮮/餐飲，還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預(yù)測(cè)的重要性都是不言而喻的。大至國(guó)企央企，小至門店地?cái)?，銷售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)?；谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及，幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境。新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具

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