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当前，全球零售业发展势头迅猛，通用数据分析团队。在信息流通先于商品流通的时代，零售企业必须依靠企业的信息化来可持续发展。很多零售企业已采用了一系列信息技术。在信息化进程加快同时，也带来海量的、分布的、异构的数据信息。如果数据不能及时的转化为知识，那么零售企业经营决策的正确性和时效性将大打折扣。于是，近几年来数据挖掘技术在零售业得到了的应用。利用数据挖掘技术对数据进行分析，可以帮助零售企业进行科学的决策。 数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊，通用数据分析团队、随机的实际应用数据中抽取隐含在其中的、有意义、未知的但有潜在使用价值的知识和信息过程。从商业角度看，数据挖掘是新型的商业分析处理技术。它是从大型数据库中现并提取隐藏在其中信息的一种新技术，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，包括统计学，通用数据分析团队、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。根据任务可分为：关联规则发现、分类或预测模型发现、序列模式发现、数据总结、聚类、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度。通用数据分析团队

个性化推荐引擎：您有许多商品或服务在售，比如餐厅、超市、网店、美容院、健身房等。您想为不同顾客推荐感兴趣的商品，以促进销售和提高用户体验。使用个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。只需片刻，即可处理多达100万条用户行为和20万条用户属性，对多达20万个用户进行个性化推荐，并将图文并茂的报告呈现眼前。为每人推荐一组喜欢的东西，提高用户体验，促进您的销量。 无论您是一家餐饮零售、健身美容、汽车保养，还是做网店、电子书、线上服务，您一定很想知道，您的顾客对哪些东西感兴趣，并优先推荐。怎么才能又快又准的为顾客推荐呢？停止揣测，开始探究。不需要懂技术，基于便捷高效的“暖榕敏捷数据挖掘系统—个性化推荐引擎”，用低成本为您的每个客户制定优先的产品推荐序列，延申你的洞察力，提高营收并改善用户体验。通用数据分析团队衡量客户价值和客户创造利益的能力，识别高价值客户、维持客户、发展客户和挽留客户。

该问题典型的应用有推荐系统， 个性化搜索结果， 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用： 厂商赞助折扣可以归为这类问题，因为零售商对激励的成本不关心（由厂商覆盖这部分成本）, 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域，如杂货店或者百货商店，因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益，因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度，如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的，可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像，因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像，就像根据客户购买来对客户画像。

组合与推荐引擎：您来自零售、餐饮、电商或服务业；您想把单品搭配成套餐，或想在顾客点了一些东西或把商品加到购物车后，再向他推荐一些别的。使用组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！只需片刻，即可处理多达200万条数据，对高达50000个订单和5000个商品进行分析计算，并将图文并茂的报告呈现眼前。从组合的角度重新发现你的商品，探索商品之间的内部联系。 您从事餐饮、零售、电商、服务...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些单品搭配成组合或套餐放到团购网站上引流，或者让用户买起来更方便...（比如您将豆浆和南瓜饼拼在一起，并起了个好听的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客户买了一些东西后，再给他推荐一些别的...（比如您的顾客点了杯豆浆，您觉得他应该还需要一份小笼包）。用所见即所知代替困惑：只需上传一份订单明细，剩下的就交给我们吧！基于“暖榕敏捷数据挖掘系统——组合推荐引擎”，迅速建立产品之间的关联性，让你从组合的视角重新认识你的产品。我们知道掘金的过程很辛苦，我们的方案可以帮您又快又好的解决问题。

BI 工具或报表工具。这些工具大多只能统计、聚合、切片、下钻、大屏可视化等，看似很酷炫，实际挖得很浅，无法应对深度需求。 鉴于此，我们将基于新一代互联网技术、流式计算和人工智能技术，开发一套弹性、易用、简单、深度挖掘的敏捷数据挖掘 SaaS 系统。它具有以下特点： 1. 互联网、流式计算、AI 算法、下一代 IT 技术深度融合 2. 不是数据挖掘，更是价值挖掘。贴近业务实际、聚焦业务痛点，专注于难、痛、愁、急的问题。 3. 研发并落地前沿计算引擎，如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、潜客识别引擎、智能拟合引擎、线性回归与归因引擎、帕累托价值分析器、 RFM 客户价值分析器、渠道转化分析器等，且支持个性化功能定制 4. 页面友好、全模块化、一目了然 5. 先进的自动建模技术，无需懂技术，很低使用门槛，小白式操作 6. 与业务系统解耦，开箱即用，完全无侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持弹性扩容 8. 每份结果都是一份有深度的小型咨询报告。全凭经验、直觉和眼光，怎能在智能时代赢得未来？线上零售数据分析

贴近业务实际、聚焦业务痛点，专注于难、痛、愁、急的问题。通用数据分析团队

销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测，此处重点论述老店/老品销量预测（下文销量预测均为老店/老品销量预测） 为什么要预测销量？销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。业内的朋友一定深有感触：由于产品及原料存在保质期，若储备不足，会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验；若储备过量卖不掉，又会过期浪费，白白扔钱。实际上，无论生鲜/餐饮，还是其它实体行业、服务业、电商等，销量（客流量、销售额...）预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企，小至门店地摊，销售是业务出口，上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。通用数据分析团队

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