線上零售數(shù)據(jù)挖掘費用

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。通過預(yù)先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準(zhǔn)確度并降低成本。線上零售數(shù)據(jù)挖掘費用

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。零售數(shù)據(jù)挖掘智能獲客基于二八法則或ABC法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應(yīng)對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計算和人工智能技術(shù)，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點： 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。貼近業(yè)務(wù)實際、聚焦業(yè)務(wù)痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計算引擎，如時序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進的自動建模技術(shù)，無需懂技術(shù)，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持彈性擴容 8. 每份結(jié)果都是一份有深度的小型咨詢報告。

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。 停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價值分析器： ?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素 ?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù) ?可以對一個因素分析，也可兩因素交叉分析 ?基于數(shù)據(jù)可視化，查看不同因素的貢獻(xiàn)度強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)雜的設(shè)置，小白級操作。

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。快速：分布式計算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果！電商數(shù)據(jù)挖掘營銷轉(zhuǎn)化漏斗

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