智能擬合引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。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。尋找各種因素與目標值之間的關系，并預測未知。無論您來自什么領域，營銷、制造、貿易、服務、物流、研發...您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數據中混雜有數據、文本、還是時間，抑或您的數據中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！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！自媒體數據分析常見問題

暖榕敏捷數據挖掘系統是由上海暖榕智能科技有限責任公司自研的下一代數據智能分析與挖掘套件。針對餐飲零售行業需求和痛點，進行了大量適配，無需下載、開箱即用，可、簡單、低成本地為您的企業提供專業級智慧賦能。典型案例有國際快餐品牌門店銷量與客流預測、套餐組合優化與推薦、線上優惠券定向推薦、個性化菜單推薦；萬達商管集團拉夏貝爾門店銷量預測。您可以： 1、 綜合考慮節假日、天氣、溫度、營銷活動等因素，預測菜品的銷量或客流量。 2、 對在售菜品進行套餐組合優化，或對顧客進行加單推薦。 3、 為每個顧客進行個性化推薦。 4、 為開發的新菜品找到合適的客群。 5、 對經營情況，例如銷量、客流、利潤等進行歸因分析。 6、 統計菜品銷售情況，分類統計好菜和壞菜，為促銷活動和新菜推廣提供數據支持。 7、 根據顧客的消費頻次、消費金額、消費時間等， 識別重要價值顧客、保持顧客、發展顧客和挽留顧客，從而針對不同客群進行分類營銷。制造業數據分析組合與推薦我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。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。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數量和長短 ?發現您在業務發展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉化環節下的有效策略和無效策略

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。使用RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。

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。我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。智能數據分析怎么樣

全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？自媒體數據分析常見問題

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現推薦時遇到的挑戰，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統的目標和效用函數，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統問題與電商和全渠道商業在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。自媒體數據分析常見問題

上海暖榕智能科技有限責任公司匯集了大量的優秀人才，集企業奇思，創經濟奇跡，一群有夢想有朝氣的團隊不斷在前進的道路上開創新天地，繪畫新藍圖，在上海市等地區的數碼、電腦中始終保持良好的信譽，信奉著“爭取每一個客戶不容易，失去每一個用戶很簡單”的理念，市場是企業的方向，質量是企業的生命，在公司有效方針的領導下，全體上下，團結一致，共同進退，**協力把各方面工作做得更好，努力開創工作的新局面，公司的新高度，未來上海暖榕智能科技供應和您一起奔向更美好的未來，即使現在有一點小小的成績，也不足以驕傲，過去的種種都已成為昨日我們只有總結經驗，才能繼續上路，讓我們一起點燃新的希望，放飛新的夢想！