當前，全球零售業發展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業必須依靠企業的信息化來可持續發展。很多零售企業已采用了一系列信息技術。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數據信息。如果數據不能及時的轉化為知識，那么零售企業經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數據挖掘技術在零售業得到了的應用。利用數據挖掘技術對數據進行分析，可以幫助零售企業進行科學的決策。 數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數據中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業角度看，數據挖掘是新型的商業分析處理技術。它是從大型數據庫中現并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的因素。數據挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統計學、機器學習、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據任務可分為：關聯規則發現、分類或預測模型發現、序列模式發現、數據總結、聚類、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等；很多報表工具只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺，無法應對深度需求。新型數據分析組件

計算引擎為我們自研的異構多云計算集群。基于該項技術，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。江蘇商業數據分析案例我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。

在廣告或者特價優惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。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，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業績大化。投入的資源可以是同質的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產品的優惠券來大化總體的收益目標。

但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業經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。除技術因素外，通常還有以下兩個原因：業務和數據形態千差萬別。且不說不同行業，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務或數據的細節，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據歷史預測未來，不確定性更大。即便如此，大企業相比小企業仍有巨大優勢。無數的中小企業不具備任何預測能力，在市場競爭或轉型升級時都頗為被動。我們的專業性、可靠性及先進性，將使您額外受益。

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區隔機制： 店鋪區域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區內，這些社區具有不同的平均家庭收入、平均家庭規模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區域設置不同的價格。 包裝大小：諸如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產品或者儲存大量的產品，這種權衡也受到諸如家庭規模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創建區隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優惠也與此機制有關。 促銷活動：客戶可以根據他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節性促銷是主要的營銷機制之一。簡單的才是好用的：極簡界面，極簡操作。復雜的事情交給我們，耳目一新的見解即時奉上。江蘇通用數據分析

基于自動建模技術建立回歸模型，并根據預設的因素預測未知的取值。新型數據分析組件

響應建模被的應用在營銷和客戶關系管理上： 確定特定的折扣、優惠券和特價，需要識別出客戶對這些激勵的反應。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識別出優價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發送特價優惠。 在線目錄和搜索結果可以根據客戶對某些商品的的喜好來重新調整。 響應建模幫助優化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會讓客戶取消郵件訂閱。新型數據分析組件

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