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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，RFM数据挖掘组件，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，RFM数据挖掘组件、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，RFM数据挖掘组件. 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。即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。RFM数据挖掘组件

促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，据此对价格和商品的花样加以调整和更新，以便留住老客户，吸引新客户。线上零售数据挖掘方法使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。

SaaS。用户只要上网即可使用。我们的 SaaS 非常适合中小微用户或传统行业用户：成本低廉、弹服务、物超所值；无需部署、开箱即用、挖掘数据价值；与现有系统解耦、很低门槛、Excel 或 csv 即可驱动。对于 SaaS 的潜在客群，我们一方面将通过新媒体推广、线上引流、电话或邮件营销等方式进行推广，一方面将通过公开课和讲解实际案例的形式增加度和影响力。除此以外，我们还将采取有效的营销和维护手段，提高试用率、购买率和复购率，并不断增加市场占有率。部署或私有部署。此服务方式适合以下三类客户：希望独占计算引擎、平台或存储空间的客户；或对合规要求严格，数据无法脱离本地环境的客户；或数据量非常大，无法直接使用 SaaS，只能本地部署的客户。除此之外，我们还将提供定制服务开发。此服务方式适合 SaaS 或现有产品不能满足要求，需要专门建立模型或实现特定功能的项目。服务对象一般为高净值客户或重点客户，我们将发挥技术和人才优势，为这些客户提供定制化服务。难以置信，怎么知道有没有忽悠我？同时输出建模结果和测试结果，并同时输出各种建模指标。

零售商向客户提供一组产品时，针对每个用户都制定不同的价格来大化整体的收入。另外，该问题可以重新定义为提供定向折扣从而在基线价格上改变价格。价格差异被的应用在零售业并且存在非常多种显性和隐性的形式：优惠券，店铺级价格分区，和折扣都是价格差异的例子。价格区分与通过数量折扣来提升销售是相关的。动态定价能用价格差异的原则和模型来增量的调整价格。尽管我们在问题的定义中暗示了是细粒度的个体定价方式，但是这是非常极端的情况更多常见的方法是对大的客户分群设置不同的价格。了解潜在客户在各营销环节中的流向和转化率。物流数据挖掘类型

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