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某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非畅销产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广畅销的商品不能有效利用非畅销商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。

当前，全球零售业发展势头迅猛。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、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、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；小白式操作，预测精度高。

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。百万级数据挖掘，数分钟即出结果。互联网数据挖掘常用知识

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利用数码、电脑进行流水作业是当下数码、电脑的主流生产模式，面对招工、成本以及效率等问题， 数码、电脑企业必须借助科技来武装自己，提高企业的重点竞争力，加快转变生产模式。渠道分销商不但为销售相关的渠道和终端客户提供服务，还向制造厂商提供设计、配件、技术方面的供应服务，面向消费者提供飞速维修服务。分销商的盈利来源正逐渐从单一的商品销售拓展到供应链、金融、设计、售后等综合销售服务提供商。伴随着制造商不断向终端用户的靠拢，渠道分销商需要精耕细作，在特定的区域市场，通过整合的营销手段，充分地挖掘销售的市场潜力，对分销商进行培育和支持，提高网络的覆盖率和渗透率，加强网络的管理，并利用广告宣传及促销活动等手段来拉动市场，达到分销商主推、终端主推的目的，从而提高市场占比和品牌影响力。未来，服务型还将会有更大的发展空间，个性化的直复营销会成为一种发展主流。因此，不少企业依旧会有很好的发展形势，但只要这些企业尽力通过自己的服务，展现出差异化的内容，一定会赢得越来越多消费者的青睐。零售数据挖掘智能获客

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