RFM數(shù)據(jù)挖掘報表

    它一種在做個性化推薦時候的方法論。因為如果**按照單一的熱門推薦，網(wǎng)絡(luò)的馬太效應(yīng)(指強者愈強、弱者愈弱的現(xiàn)象)就會明顯；且長尾中物品較難被用戶發(fā)現(xiàn)，造成了資源浪費。而協(xié)同過濾問題恰恰解決了用戶的個性化需求（用戶更愿意打開自己感興趣或者熟悉的內(nèi)容），使得長尾上的物品有了被展示和消費的可能性，也使得馬太效應(yīng)相對弱化。協(xié)同過濾包括兩種類型：(基于物品的協(xié)同過濾)：小明在網(wǎng)站上看了《超人歸來》的電影，系統(tǒng)就會推薦與這部電影的相似的電影，比如《蜘蛛俠2》給小明。這是基于電影之間的相似性做出的推薦。(注意：兩部電影之間的是否相似是由大量用戶是否同時都看了這兩部電影得到的。如果大量用戶看了A電影，同時也看了B電影，即可認為這兩部的電影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用戶行為的。)騰訊視頻中，當觀看《超人歸來》時系統(tǒng)推送的電影(基于用戶的協(xié)同過濾）：小明在購物網(wǎng)站上買了一副耳機，系統(tǒng)中會找出與小明相似的“近鄰好友”他們除了買耳機之外，還買了什么。如果與小明相似的“近鄰”小華還買過音箱，而這件東西小明還沒買過，系統(tǒng)就會給小明推薦音箱。這是基于用戶之間的相似性做出的推薦?；赗FM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。RFM數(shù)據(jù)挖掘報表

    推薦系統(tǒng)的**思想：集群智慧凱文凱利曾經(jīng)在《失控》中曾經(jīng)說到蜂群的故事：蜜蜂看到一條信息：“去那兒，那是個好地方”。它們?nèi)タ催^之后回來舞蹈說，“是的，真是個好地方?！蓖ㄟ^這種重復(fù)強調(diào)，所屬意的地點吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成一個大的群舞，成為舞曲終章的主宰，**大的蜂群獲勝。動物的集群智慧凱文凱利用超級有機體可以來形容蜂群。同樣，這個詞也可以來形容整個互聯(lián)網(wǎng)上的人群。他們在網(wǎng)絡(luò)上留下的痕跡可以說是無意識的，但是也帶有了某種“集群的意識”。扯遠了，還是來看看互聯(lián)網(wǎng)集群智慧的例子：Wikipedia-用戶貢獻內(nèi)容：Wikipedia是一件集群智慧的典型產(chǎn)物，它完全由用戶來維護，因為每一篇文章都會有大量的用戶去進行修改，所以**終的結(jié)果很少出現(xiàn)問題，而那些惡意的操作行為也會因為有海量的用戶的維護而被盡快地修復(fù)。Google-利用海量數(shù)據(jù)進行判斷：Google的Pagerank算法的**思想是通過其他網(wǎng)頁對當前網(wǎng)頁的引用數(shù)來判斷網(wǎng)頁的等級，這種算法需要通過海量的用戶數(shù)據(jù)來進行。協(xié)同過濾說到個性化推薦**常用的設(shè)計思想，不得不說說協(xié)同過濾?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘SaaS數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。

機器學習(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說，機器學習就是把現(xiàn)實生活中的問題抽象成一個數(shù)學模型，用數(shù)學方法求解這個數(shù)學模型，從而解決現(xiàn)實生活中的問題。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學科的影響，包括數(shù)據(jù)庫、機器學習、統(tǒng)計學、領(lǐng)域知識和模式識別。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，機器學習和統(tǒng)計學提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。統(tǒng)計學往往忽略了實際效用，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計學提供的大部分技術(shù)，必須在機器學習領(lǐng)域進一步研究，成為機器學習算法，才能進入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。

挖掘技術(shù)來自于機器學習，但是機器學習研究并沒有把海量數(shù)據(jù)作為處理對象。所以數(shù)據(jù)挖掘需要對算法進行改造，使算法性能和空間占用實用化。同時，數(shù)據(jù)挖掘有其獨特的內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和模式識別，從概念上來說的話，是可分，數(shù)據(jù)挖掘重在發(fā)現(xiàn)知識，模式識別重在理解事物?？紤]到數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)挖掘的建模過程通常需要六個步驟：了解業(yè)務(wù)、了解數(shù)據(jù)、準備數(shù)據(jù)、建立模型、評估模型、部署模型。必須在機器學習領(lǐng)域進一步研究。優(yōu)化推廣和客戶維護策略。

數(shù)據(jù)挖掘是一種通過分析大量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)有用信息的技術(shù)。它可以幫助企業(yè)在競爭激烈的市場中獲得優(yōu)勢，提高效率和利潤。作為一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質(zhì)的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助客戶發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，包括市場趨勢、消費者行為、競爭對手策略等。我們的數(shù)據(jù)挖掘工具可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等。我們的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)可以幫助客戶實現(xiàn)以下目標：1.提高市場競爭力：通過分析市場趨勢和競爭對手策略，客戶可以制定更有效的營銷策略，提高市場競爭力。2.提高效率和利潤：通過分析客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，客戶可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中的瓶頸和低效點，從而優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高效率和利潤。3.提高客戶滿意度：通過分析客戶反饋和行為數(shù)據(jù)，客戶可以了解客戶需求和偏好，從而提供更質(zhì)優(yōu)的產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度。掌握關(guān)鍵技術(shù)，并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。線上零售數(shù)據(jù)挖掘智能

挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。RFM數(shù)據(jù)挖掘報表

近年來，隨著廠商的渠道扁平化策略，以及對終端零售企業(yè)和用戶的重視，渠道分銷行業(yè)競爭日趨激烈。此外，銷售時代的到來促使相關(guān)產(chǎn)品信息處于完全透明的狀態(tài)中，分銷商的收入日益攤薄。分銷商開始尋求轉(zhuǎn)型，通過綜合銷售服務(wù)提高增值服務(wù)能力，從而提高盈利能力。渠道分銷商不但為銷售相關(guān)的渠道和終端客戶提供服務(wù)，還向制造廠商提供設(shè)計、配件、技術(shù)方面的供應(yīng)服務(wù)，面向消費者提供飛速維修服務(wù)。分銷商的盈利來源正逐漸從單一的商品銷售拓展到供應(yīng)鏈、金融、設(shè)計、售后等綜合銷售服務(wù)提供商。目前行業(yè)中已有企業(yè)將數(shù)碼、電腦的相關(guān)技術(shù)運用到生產(chǎn)線管理領(lǐng)域，改寫了全球現(xiàn)行生產(chǎn)線不能同時生產(chǎn)小批量、多品種、各類復(fù)雜的歷史，解決了數(shù)碼、電腦行業(yè)從前端到后端等各工序在生產(chǎn)過程中管理的“瓶頸”。未來，服務(wù)型還將會有更大的發(fā)展空間，個性化的直復(fù)營銷會成為一種發(fā)展主流。因此，不少企業(yè)依舊會有很好的發(fā)展形勢，但只要這些企業(yè)盡力通過自己的服務(wù)，展現(xiàn)出差異化的內(nèi)容，一定會贏得越來越多消費者的青睞。RFM數(shù)據(jù)挖掘報表

上海暖榕智能科技有限責任公司是一家服務(wù)型類企業(yè)，積極探索行業(yè)發(fā)展，努力實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。公司致力于為客戶提供安全、質(zhì)量有保證的良好產(chǎn)品及服務(wù)，是一家有限責任公司企業(yè)。公司擁有專業(yè)的技術(shù)團隊，具有暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等多項業(yè)務(wù)。暖榕智能順應(yīng)時代發(fā)展和市場需求，通過**技術(shù)，力圖保證高規(guī)格高質(zhì)量的暖榕敏捷數(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。