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自動數據分析工具

來源: 發布時間:2022-09-15

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。彈性成本:按需使用,不需運維、不養團隊、節省高額咨詢費!自動數據分析工具

您想知道未來的銷量、客流、營收;您想優化庫存和供應鏈;您想安排生產、員工排班;您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節等因素的影響程度。使用時序預測引擎,即刻給出答案! 關注未來,制定面向未來的策略,提高勝算 無論您來自什么行業:餐飲、零售、服務、電商、制造業,您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益;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、節假日、人口變化、競品… 停止猜想,開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統—時序預測引擎”,不可以預測時間序列未來的走勢,如銷量預測或客流預測,還可以測算不同因素的影響程度和置信度。帕累托數據分析系統多場景適用:歷經實際行業需求和數據的充分驗證!

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。

基于暖榕云計算平臺,我們對當下一家很潮的網紅果飲店的未來銷量進行預測。現有數據為該門店一年內的日銷量及影響因素,具體包括時間、影響因素(天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等)和歷史銷量。此處,“回測個數”(用于對歷史數據進行回測)和“預測個數”(預測未來的個數)均設為1000,“是否取對數變換”和“是否考慮假日”均設為“自動”,“是否考慮周”設為“是”,并將所有的節假日都納入考察范圍:設置任務參數,稍頃,任務完成基于二八法則或ABC法則,挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。

暖榕敏捷數據挖掘系統是由上海暖榕智能科技有限責任公司自研的下一代數據智能分析與挖掘套件。針對餐飲零售行業需求和痛點,進行了大量適配,無需下載、開箱即用,可、簡單、低成本地為您的企業提供專業級智慧賦能。典型案例有國際快餐品牌門店銷量與客流預測、套餐組合優化與推薦、線上優惠券定向推薦、個性化菜單推薦;萬達商管集團拉夏貝爾門店銷量預測。您可以: 1、 綜合考慮節假日、天氣、溫度、營銷活動等因素,預測菜品的銷量或客流量。 2、 對在售菜品進行套餐組合優化,或對顧客進行加單推薦。 3、 為每個顧客進行個性化推薦。 4、 為開發的新菜品找到合適的客群。 5、 對經營情況,例如銷量、客流、利潤等進行歸因分析。 6、 統計菜品銷售情況,分類統計好菜和壞菜,為促銷活動和新菜推廣提供數據支持。 7、 根據顧客的消費頻次、消費金額、消費時間等, 識別重要價值顧客、保持顧客、發展顧客和挽留顧客,從而針對不同客群進行分類營銷。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。新型數據分析是什么

互聯網、云計算、AI算法、下一代IT技術深度融合。自動數據分析工具

客戶分群與評級:關注客群的內部結構,從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識你的客群。關注客群的內部結構 從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業,且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結構代替混沌:基于前沿的技術和豐富的經驗,為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業務解釋性的客群體系。幫助你從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識客群,為客戶管理和分類營銷指明方向。自動數據分析工具

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