? 我們致力于前沿數據、計算和算法技術的研發落地。 ? 針對行業數據和實際需求精細打磨，為您真正帶來數據驅動的能力。 ? 我們的用戶覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業，并在向更多行業源源不斷輸出價值。 ? 您可以通過暖榕?敏捷數據挖掘系統平臺隨用隨取，也可以定制全套落地解決方案。 /定制部署的數據挖掘服務：定制開發和部署一攬子解決方案；業務需求、數據源、平臺環境的深度融合；滿足您對全功能、定制化、模塊化、算法算力和安全性的高度期待。 觸手可及的SaaS云服務：開箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿數據科技帶來的價值；可以用它來優化業務、改進產品、預測銷量、獲取客戶、推進營銷和行業升級。自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。傳統零售數據挖掘常用知識

在這個大數據時代，很多企業都利用數據開始做營銷，有些企業做的很成功，而有些企業卻反響平平。其實說到底就是因為，做的成功的企業有著自己的一套數據挖掘系統或方法，而有些企業只是為了做而坐，或依賴平臺、或依賴服務商等，尤其是一些新零售企業或是科技企業。比如說，很多公司開始做數據營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數據進行分析。但其實應該深挖下去，怎么做，其實可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網站等收集數據。第二步就是利用這些數據挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數據價值的并不是工具，而是人腦本身。經濟數據挖掘怎么用定制分析服務門檻和價格都很高？選擇SaaS，不養團隊、彈性成本！

電商平臺為我們提供了大量的數據，以及消費者的反饋數據，從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產品和消費者，考慮到數據量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數據作為我們的數據源。在項目中同時涉及到市場，產品和消費者，所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數據以及評論數據，然后通過數據挖掘，從評論中挖掘出產品的屬性特征和用戶特征并進行關聯，從而建立起市場、產品和消費者三者直接的聯系，然后進行數據分析，為我們幫助客戶制定品牌、產品以及價格策略提供依據。

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。零售業通過廣告、優惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動，以達到促銷產品，吸引顧客的目的。用多維關聯分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數量與促銷活動前后的有關情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數據挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，由時間序列模式推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購買趨勢或忠誠度的變化，據此對價格和商品的花樣加以調整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？

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。基于個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。新零售數據挖掘怎么樣

安全可靠：只做技術服務，所有數據結果將在分析完畢后定時清理。傳統零售數據挖掘常用知識

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。傳統零售數據挖掘常用知識

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