零售是數據科學和數據挖掘重要的商業應用領域之一。零售領域有著豐富的數據和大量的優化問題，如優化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數據分析優化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產生了大量的關聯數據，增強了數據驅動型決策的重要性和能力。盡管已經有許多關于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數書的結構更像是數據科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結果到業務執行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹的方法和系統化的視角來探討基于數據分析的經濟學模型和目標函數如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數據并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。工業數據分析常見問題

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。物流數據分析挖掘系統前沿技術和優秀人才，保證技術先進性；

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。

當前，全球零售業發展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業必須依靠企業的信息化來可持續發展。很多零售企業已采用了一系列信息技術。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數據信息。如果數據不能及時的轉化為知識，那么零售企業經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數據挖掘技術在零售業得到了的應用。利用數據挖掘技術對數據進行分析，可以幫助零售企業進行科學的決策。 數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數據中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業角度看，數據挖掘是新型的商業分析處理技術。它是從大型數據庫中現并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的因素。數據挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統計學、機器學習、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據任務可分為：關聯規則發現、分類或預測模型發現、序列模式發現、數據總結、聚類、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等；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。

大多數專業分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業務侵入深、使用門檻高、只適合專業人士使用。還有很多基于大數據平臺的產品，實 際上做得是統計、切片、匯總、展示、數據可視化、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺。而數據挖掘能力較強的平臺或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強的技術能力，一般業務人員很難用起來。我們的產品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業務、產生價值。另外，我們系統的產出定位于小型的咨詢報告，可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。無論您來自什么行業，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。金融數據分析哪幾種

使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。工業數據分析常見問題

利用數碼、電腦進行流水作業是當下數碼、電腦的主流生產模式，面對招工、成本以及效率等問題， 數碼、電腦企業必須借助科技來武裝自己，提高企業的重點競爭力，加快轉變生產模式。相信大家都知道，目前手機雖然具備一定的遠攝能力，但是因為鏡頭尺寸的問題，長焦端的畫質衰減是比較明顯的，而且在從廣角到長焦端的拍攝中，中間焦段并不是光學變焦而是數碼合成，而暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案，效果自然更好。伴隨著制造商不斷向終端用戶的靠攏，渠道分銷商需要精耕細作，在特定的區域市場，通過整合的營銷手段，充分地挖掘銷售的市場潛力，對分銷商進行培育和支持，提高網絡的覆蓋率和滲透率，加強網絡的管理，并利用廣告宣傳及促銷活動等手段來拉動市場，達到分銷商主推、終端主推的目的，從而提高市場占比和品牌影響力。目前我國的銷售市場已經呈現扁平化的特點，伴隨著日益激烈的市場競爭，扁平化的分銷趨勢在行業的未來發展過程中亦將愈發明顯。銷售的扁平化將使零售終端位置突出，但也會帶來管理的困難和成本的增加。工業數據分析常見問題

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