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。即使是私有部署，也可以和已有系統隔離，并支持快速彈性擴容。在線數據挖掘智能診斷

項目經驗 工業及制造業： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態智能評估系統 ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態監測與故障診斷系統（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態監測與故障診斷系統 ? 哈電集團汽輪機葉片性能監測與剩余壽命預測 ? 新奧集團危化品運輸路線優化與用時預測 市政： ? 上海市人口區域洞察（上海統計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業務（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統 ? 萬達金融集團量化交易系統 ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風險識別數據挖掘團隊我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

基于暖榕云計算平臺，我們對當下一家很潮的網紅果飲店的未來銷量進行預測。現有數據為該門店一年內的日銷量及影響因素，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數”（用于對歷史數據進行回測）和“預測個數”（預測未來的個數）均設為1000，“是否取對數變換”和“是否考慮假日”均設為“自動”，“是否考慮周”設為“是”，并將所有的節假日都納入考察范圍：設置任務參數，稍頃，任務完成

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！

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。掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。通用數據挖掘類型

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。在線數據挖掘智能診斷

該問題典型的應用有推薦系統， 個性化搜索結果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因為零售商對激勵的成本不關心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域，如雜貨店或者百貨商店，因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因為一些推薦技術能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學畫像，因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術也可以根據競爭者銷售產品的來對競爭者畫像，就像根據客戶購買來對客戶畫像。在線數據挖掘智能診斷

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