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銷量數據分析智能

來源: 發布時間:2022-09-16

目前,傳感器、多媒體、數據庫和無線網絡技術得到了迅速發展和普及,并應用于工業生產中。由此,工業生產監控系統、工業設備維護系統、工業生產過程處理系統等。這些自動化系統在運行中積累了大量的數據資源。為了提高數據資源的利用效果,發現數據中潛在的有價值的信息,迫切需要引入大數據挖掘技術,包括K-means算法、BP神經網絡、遺傳算法、關聯規則等,從而提高工業大數據挖掘的分析能力,建立先進的數據挖掘模式,擁有強大的應用環境。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。銷量數據分析智能

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;零售數據分析組件快速:分布式計算引擎+自研高效調度技術,只需數分鐘即可獲得結果!

關鍵算法庫為我們自研的全自動優化算法。與其它算法不同,關鍵算法庫的算法支持全自動建模,無需用戶參與。算法在收到一個新任務后,會自動探測數據特征、任務類型、并自動加載優參數,然后進行建模,并將建模結果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高,使用門檻非常低,即使用戶完全不懂技術,也可以獲得很好的數據挖掘結果。同時,算法庫算法的精度和性能處于行業先進水平。例如,經實際驗證,我們的時序預測算法比百度大腦(easyDL)快 8~10倍,精度高 3~4 倍。

線性回歸與歸因引擎:您想知道一個指標,如銷量、利潤、活躍度,受哪些因素影響?哪些有正面作用?哪些無效或有反作用?因素變化后指標如何變化?可靠性如何?使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。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。制定面向未來的策略,提高勝算。 您想知道一個指標,如銷量、利潤、活躍度,受哪些因素影響? 哪些有正面作用?哪些無效或有反作用?因素變化后指標如何變化?可靠性如何?停止猜想,開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——線性回歸與歸因分析引擎”: ?自動建模技術建立線性回歸或廣義回歸模型,并根據預設的因素預測未知的取值; ?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; ?基于共線性分析,挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性。

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衡量客戶價值和客戶創造利益的能力,識別高價值客戶、維持客戶、發展客戶和挽留**分析報表

我們的原則始終如一:不僅是數據挖掘,更是價值挖掘。銷量數據分析智能

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