在線數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設(shè)置不同的價格。即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持快速彈性擴容。在線數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

項目經(jīng)驗 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預測 ? 新奧集團?；愤\輸路線優(yōu)化與用時預測 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務(wù)（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統(tǒng) ? 萬達金融集團量化交易系統(tǒng) ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風險識別數(shù)據(jù)挖掘團隊我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

基于暖榕云計算平臺，我們對當下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進行預測?，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)進行回測）和“預測個數(shù)”（預測未來的個數(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

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸悺②厔蓊A測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應用到對數(shù)據(jù)序列的預測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！

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該問題典型的應用有推薦系統(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。在線數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

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