零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問(wèn)題，如優(yōu)化價(jià)格、折扣、推薦、以及庫(kù)存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問(wèn)題。全渠道零售，即在所有線(xiàn)上和線(xiàn)下渠道整合營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)關(guān)系管理，以及庫(kù)存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)關(guān)系管理方面的書(shū)，如 但絕大多數(shù)書(shū)的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)家手冊(cè)，專(zhuān)注在算法和方法論，并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們?cè)噲D采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來(lái)探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動(dòng)化。在這篇文章里， 我們將描述一個(gè)假想的收入管理平臺(tái)，這一平臺(tái)基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面，如價(jià)格、營(yíng)銷(xiāo)和倉(cāng)儲(chǔ)。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，幫您預(yù)測(cè)未來(lái)。制造業(yè)數(shù)據(jù)分析是什么

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境。在線(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法絕大多數(shù)分析工具界面復(fù)雜、術(shù)語(yǔ)晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁(yè)面友好、全模塊化、一目了然。

您想知道未來(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收；您想優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷(xiāo)活動(dòng)、購(gòu)物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來(lái)，制定面向未來(lái)的策略，提高勝算 無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收來(lái)優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測(cè)未來(lái)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(jié)假日、人口變化、競(jìng)品… 停止猜想，開(kāi)始洞察。基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測(cè)引擎”，不可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來(lái)的走勢(shì)，如銷(xiāo)量預(yù)測(cè)或客流預(yù)測(cè)，還可以測(cè)算不同因素的影響程度和置信度。

線(xiàn)性回歸與歸因引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無(wú)效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？使用線(xiàn)性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來(lái)的策略，提高勝算。 您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，受哪些因素影響？ 哪些有正面作用？哪些無(wú)效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？停止猜想，開(kāi)始洞察。基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線(xiàn)性回歸與歸因分析引擎”： ?自動(dòng)建模技術(shù)建立線(xiàn)性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測(cè)未知的取值； ?自動(dòng)進(jìn)行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度； ?基于共線(xiàn)性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，專(zhuān)注于難、痛、愁、急的問(wèn)題。

如今,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來(lái),電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購(gòu)流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問(wèn)題。電商通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶(hù)特征,從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國(guó)的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬(wàn)億,年增速分別為183%、161%。在一場(chǎng)直播中,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動(dòng)流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場(chǎng)高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺(tái)統(tǒng)計(jì)大量的數(shù)據(jù),很多時(shí)候都需要加班加點(diǎn)完成,到了618、雙十一這樣的購(gòu)物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這一項(xiàng)工作就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超負(fù)荷。因此,越來(lái)越多電商開(kāi)始部署壹沓科技數(shù)字機(jī)器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動(dòng)力,提高GMV。小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。RFM數(shù)據(jù)分析是什么

使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。制造業(yè)數(shù)據(jù)分析是什么

當(dāng)前，全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來(lái)可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí)，也帶來(lái)海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí)，那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是，近幾年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識(shí)和信息過(guò)程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù)，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類(lèi)或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類(lèi)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等；制造業(yè)數(shù)據(jù)分析是什么

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