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电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场，物流数据挖掘智能诊断、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，物流数据挖掘智能诊断，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。简单的才是好用的：极简界面，极简操作，物流数据挖掘智能诊断。复杂的事情交给我们，耳目一新的见解即时奉上。物流数据挖掘智能诊断

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。线上数据挖掘是什么基于RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。

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。

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