通用數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程[1]。所獲得的知識(shí)多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢(xún)等簡(jiǎn)單操作，對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事物未來(lái)走向顯得捉襟見(jiàn)肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫(kù)中而又準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒(méi)，卻饑渴于知識(shí)”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！通用數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

您想知道未來(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收；您想優(yōu)化庫(kù)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(xiāo)活動(dòng)、購(gòu)物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來(lái)，制定面向未來(lái)的策略，提高勝算 無(wú)論您來(lái)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(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收來(lái)優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測(cè)未來(lái)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(jìng)品… 停止猜想，開(kāi)始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測(cè)引擎”，不可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來(lái)的走勢(shì)，如銷(xiāo)量預(yù)測(cè)或客流預(yù)測(cè)，還可以測(cè)算不同因素的影響程度和置信度。RFM數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶(hù)挖掘簡(jiǎn)單的才是好用的：極簡(jiǎn)界面，極簡(jiǎn)操作。復(fù)雜的事情交給我們，耳目一新的見(jiàn)解即時(shí)奉上。

在廣告或者特價(jià)優(yōu)惠活動(dòng)中，需要決定將一些資源投放給一些客戶(hù)。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負(fù)面效應(yīng)（如使得用戶(hù)取消郵通知訂閱）。同時(shí)， 這些資源將會(huì)影響用戶(hù)的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購(gòu)買(mǎi)更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶(hù)，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績(jī)大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶(hù)都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶(hù)提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來(lái)大化總體的收益目標(biāo)。

當(dāng)前，全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來(lái)可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí)，也帶來(lái)海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí)，那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是，近幾年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識(shí)和信息過(guò)程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù)，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類(lèi)或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類(lèi)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等；衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)造利益的能力，識(shí)別高價(jià)值客戶(hù)、維持客戶(hù)、發(fā)展客戶(hù)和挽留客戶(hù)。

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(hù)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(guò)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(hù)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(xún)報(bào)告等均可存儲(chǔ)于其中。為保證用戶(hù)數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲(chǔ)，并將定期清理。掌握關(guān)鍵技術(shù)，并擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。RFM數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

很多報(bào)表工具只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實(shí)挖得很淺，無(wú)法應(yīng)對(duì)深度需求。通用數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn)，如客戶(hù)評(píng)分的稀疏性，計(jì)算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶(hù)的信息。顯然，我們無(wú)法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒(méi)有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問(wèn)題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來(lái)看，推薦系統(tǒng)問(wèn)題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來(lái)銷(xiāo)售品類(lèi)的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類(lèi)增加了很多非**產(chǎn)品，每一個(gè)產(chǎn)品的銷(xiāo)售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個(gè)“長(zhǎng)尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬(wàn)他或者她從未探索過(guò)的產(chǎn)品中對(duì)其進(jìn)行引導(dǎo)。通用數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是數(shù)碼、電腦，擁有一支專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)口碑。公司業(yè)務(wù)分為暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等，目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn)，為客戶(hù)提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司秉持誠(chéng)信為本的經(jīng)營(yíng)理念，在數(shù)碼、電腦深耕多年，以技術(shù)為先導(dǎo)，以自主產(chǎn)品為重點(diǎn)，發(fā)揮人才優(yōu)勢(shì)，打造數(shù)碼、電腦良好品牌。在社會(huì)各界的鼎力支持下，持續(xù)創(chuàng)新，不斷鑄造高質(zhì)量服務(wù)體驗(yàn)，為客戶(hù)成功提供堅(jiān)實(shí)有力的支持。