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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；

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達200萬條數據，并將圖文并茂的報告呈現眼前。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數量和長短 ?發現您在業務發展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉化環節下的有效策略和無效策略百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。

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，任務完成使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。通用數據挖掘怎么樣

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很多人會質疑餐飲行業數據分析挖掘的意義，比如數據從哪里來，分析后的數據有什么用，能帶來利潤的增加嗎？ 暖榕敏捷數據挖掘系統針對餐飲行業的特點，對多個模塊進行大量的數據適配，例如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，適合非常的餐飲行業場景。例如銷量預測（含活動、新品、天氣、節假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略（保持客戶/價值客戶/發展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進行專業咨詢級智慧賦能金融數據挖掘個性化推薦

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