零售是數據科學和數據挖掘重要的商業應用領域之一。零售領域有著豐富的數據和大量的優化問題，如優化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數據分析優化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產生了大量的關聯數據，增強了數據驅動型決策的重要性和能力。盡管已經有許多關于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數書的結構更像是數據科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結果到業務執行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹的方法和系統化的視角來探討基于數據分析的經濟學模型和目標函數如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數據并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費您的寶貴數據礦藏。北京用戶購買數據分析

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業非常重要。業內的朋友一定深有感觸：由于產品及原料存在保質期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業、服務業、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業務出口，上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。北京數據分析技術掌握營銷轉化的細節，如轉化鏈路數量和長短，發現業務發展中的堵點和瓶頸。

零售商向客戶提供一組產品時，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并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優惠券，店鋪級價格分區，和折扣都是價格差異的例子。價格區分與通過數量折扣來提升銷售是相關的。動態定價能用價格差異的原則和模型來增量的調整價格。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置不同的價格。

我們是一家算法與數據挖掘解決方案提供商，成立于2019年12月。 團隊關鍵成員畢業于清華、上海交大、哈工大等名校，曾供職于阿里巴巴、螞蟻金服、國家信息中心、中國電信、中國移動研究院等公司。我們致力于前沿數據和算法技術的研發落地，滿足客戶對業務增長、數據驅動、智能化及行業升級的需求。支持SaaS、私有部署、個性化定制、API調用等多種服務方式。 ? 觸手可及的數據挖掘服務?！芭拧痹朴嬎惴眨審V大小微用戶輕松享受到前沿大數據和AI技術帶來的好處，為業務優化、預測、營銷規劃、行業升級提供支持。 ? 定制化部署的數據挖掘系統。個性化定制及私有部署，可為用戶提供一攬子解決方案，以及數據挖掘系統的整體落地。實現業務需求、數據源、平臺環境的深度融合，符合您對費用、效能、計算力和私密性的期望。百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。

計算引擎為我們自研的異構多云計算集群?；谠擁椉夹g，多個不同的云服務，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構成為一個統一的虛擬計算集群，云中所有資源通過共享資源調度器進行統一管理，并使用加密渠道進行通信。該技術較傳統云計算技術更靈活，可充分調用不同網絡環境下的計算資源。 數據對象存儲為共享文件存儲區。用戶的基礎數據，原始數據文件、結果數據文件、任務參數、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數據安全，所有內容均加密存儲，并將定期清理。小白式操作，預測精度高。溫州數據分析品牌排行榜

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醫學數據挖掘的過程主要包括數據預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數據誤差得到預期的結果，每一項具體的過程都可能需要反復執行。 數據預處理 即把采集到的醫學原始數據加工成適用于進一步處理的數據源，主要包括數據的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數據清洗又是數據預處理關鍵的一步。醫院信息系統原始數據中存在著大量的“臟數據”[8]，在保證數據原樣性的基礎上對空缺數據、重復數據、異常數據進行反復篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數據。 數據挖掘過程 經過特定的技術和運用決策樹、粗糙集，甚至神經網絡等算法對經過預處理的數據進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數據分析，是從構建的數據庫中發現有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，為用戶做出正確決策提供依據。合格的分析過程要求研究人員使用符合數據特點的挖掘工具。 知識表示 即結果評價與展示，可以結合可視化技術，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。北京用戶購買數據分析

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