傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘怎么用

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預(yù)測引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競品… 停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時序預(yù)測引擎”，不可以預(yù)測時間序列未來的走勢，如銷量預(yù)測或客流預(yù)測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度?；诙朔▌t或ABC法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘怎么用

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。帕累托數(shù)據(jù)挖掘是什么數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。

智能擬合引擎：您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、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)測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域，營銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、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。您無需了解技術(shù)，基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測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！

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(yù)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(yù)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)咨詢級智慧賦能自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來的策略，提高勝算。 您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？ 哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”： ?自動建模技術(shù)建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值； ?自動進行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度； ?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

基于帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘怎么用

在這個大數(shù)據(jù)時代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實說到底就是因為，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說，很多公司開始做數(shù)據(jù)營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進行分析。但其實應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價值的并不是工具，而是人腦本身。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘怎么用

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