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。一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。自媒體數據挖掘智能獲客

隨著傳感器、移動通信等技術的飛速發展，工業生產正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運作模式發展。許多先進的計算機系統被引入，這些系統的運行產生了海量的數據和信息資源，導致人們無法繼續使用傳統的生產模式。必須從各個方面和出發點進行有效的研發，引入大數據挖掘和分析技術，普遍實現工業生產的科學管理和生產設備的有效控制。目前，工業大數據挖掘與分析技術包括多種技術，常用的有K-means、BP神經網絡、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數據中發現潛在的有價值的信息，并利用這些信息指導和創新工業生產管理模式，構建大數據挖掘系統。新型數據挖掘工程師小白式操作，預測精度高。

數據挖掘 (Data Mining)又稱數據庫的知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中，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的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展，使得各個行業的數據以“”式的速度增長，傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。

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很多人會質疑餐飲行業數據分析挖掘的意義，比如數據從哪里來，分析后的數據有什么用，能帶來利潤的增加嗎？ 暖榕敏捷數據挖掘系統針對餐飲行業的特點，對多個模塊進行大量的數據適配，例如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，適合非常的餐飲行業場景。例如銷量預測（含活動、新品、天氣、節假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略（保持客戶/價值客戶/發展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進行專業咨詢級智慧賦能使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。餐飲數據挖掘系統

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銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業非常重要。業內的朋友一定深有感觸：由于產品及原料存在保質期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業、服務業、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業務出口，上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。自媒體數據挖掘智能獲客

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