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。我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。銷量數據分析挖掘系統

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。零售數據分析怎么樣自動進行歸因分析，了解哪些因素產生了哪些影響，以及這些影響的可信度。

數據挖掘 (Data Mining)又稱數據庫的知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展，使得各個行業的數據以“”式的速度增長，傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。

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