隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識(shí)。然而數(shù)據(jù)的“式”增長(zhǎng)，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來(lái)。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識(shí)，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識(shí)別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫(kù)等多種學(xué)科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險(xiǎn)公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個(gè)領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。工業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)表

但銷量預(yù)測(cè)本身是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請(qǐng)咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊(duì)，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個(gè)原因：業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬(wàn)別。且不說(shuō)不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團(tuán)隊(duì)往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，而造成偏差；銷量預(yù)測(cè)是時(shí)序預(yù)測(cè)，而時(shí)序預(yù)測(cè)是外推預(yù)測(cè)。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史預(yù)測(cè)未來(lái)，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢(shì)。無(wú)數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測(cè)能力，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)或轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)都頗為被動(dòng)。在線數(shù)據(jù)分析常用知識(shí)安全可靠：只做技術(shù)服務(wù)，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時(shí)清理。

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，即在所有線上和線下渠道整合營(yíng)銷、客戶關(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)銷和客戶關(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)銷和倉(cāng)儲(chǔ)。

在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的，甚至可以說(shuō)，在實(shí)踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場(chǎng)趨勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行動(dòng)，顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問(wèn)題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書(shū)中被稱為內(nèi)生性問(wèn)題，這對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來(lái)成功的案例也會(huì)受到該問(wèn)題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒(méi)那么可靠。盡管如此，在過(guò)去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段，它將遵循對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及，幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無(wú)需部署、開(kāi)箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動(dòng)。對(duì)于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過(guò)新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營(yíng)銷等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過(guò)公開(kāi)課和講解實(shí)際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營(yíng)銷和維護(hù)手段，提高試用率、購(gòu)買率和復(fù)購(gòu)率，并不斷增加市場(chǎng)占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類客戶：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無(wú)法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無(wú)法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務(wù)開(kāi)發(fā)。此服務(wù)方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項(xiàng)目。服務(wù)對(duì)象一般為高凈值客戶或重點(diǎn)客戶，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，為這些客戶提供定制化服務(wù)。小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。網(wǎng)店數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘

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數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)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(shí)的過(guò)程[1]。所獲得的知識(shí)多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡(jiǎn)單操作，對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事物未來(lái)走向顯得捉襟見(jiàn)肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫(kù)中而又準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒(méi)，卻饑渴于知識(shí)”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 工業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)表

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家有著雄厚實(shí)力背景、信譽(yù)可靠、勵(lì)精圖治、展望未來(lái)、有夢(mèng)想有目標(biāo)，有組織有體系的公司，堅(jiān)持于帶領(lǐng)員工在未來(lái)的道路上大放光明，攜手共畫(huà)藍(lán)圖，在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦行業(yè)中積累了大批忠誠(chéng)的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ)，也希望未來(lái)公司能成為行業(yè)的翹楚，努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻(xiàn)出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強(qiáng)不息，斗志昂揚(yáng)的的企業(yè)精神將引領(lǐng)上海暖榕智能科技供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌，共創(chuàng)佳績(jī)，一直以來(lái)，公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠(chéng)實(shí)守信的方針，員工精誠(chéng)努力，協(xié)同奮取，以品質(zhì)、服務(wù)來(lái)贏得市場(chǎng)，我們一直在路上！