在零售業中實現完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優化方法的表現幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經濟學教科書中被稱為內生性問題，這對于數據驅動優化技術的研發者和用戶來說都是一個巨大的挑戰，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰而顯得其結果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數據挖掘與數值優化技術結合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統將是企業數據管理演進的下一個階段，它將遵循對數據倉庫的共識并大量采用數據學科學方法。貼近業務實際、聚焦業務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。線上數據分析工具

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?；ヂ摼W數據分析掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。

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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。一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。

零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規劃需要估計到下列有關的值： 哪些產品的庫存需要避免在活動結束前缺貨？什么樣的價格會優化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結束不同時間段的函數。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優化作為的問題來處理，也可以同時優化庫存水平和價格，總之其目的是優化收入?；诙朔▌t或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。線上數據分析系統

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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。線上數據分析工具

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