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。我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。傳統零售數據分析大屏

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。餐飲數據分析系統掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。

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。

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但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業經常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊，但效果往往不夠理想。除技術因素外，通常還有以下兩個原因：業務和數據形態千差萬別。且不說不同行業，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團隊往往由于不熟悉業務或數據的細節，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據歷史預測未來，不確定性更大。即便如此，大企業相比小企業仍有巨大優勢。無數的中小企業不具備任何預測能力，在市場競爭或轉型升級時都頗為被動。使用時序預測引擎，幫您預測未來。線上數據分析報表

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