零售数据挖掘常用知识

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。定制分析服务门槛和价格都很高？选择SaaS，不养团队、弹性成本！零售数据挖掘常用知识

我们是一家算法与数据挖掘解决方案提供商，成立于2019年12月。 团队关键成员毕业于清华、上海交大、哈工大等名校，曾供职于阿里巴巴、蚂蚁金服、国家信息中心、中国电信、中国移动研究院等公司。我们致力于前沿数据和算法技术的研发落地，满足客户对业务增长、数据驱动、智能化及行业升级的需求。支持SaaS、私有部署、个性化定制、API调用等多种服务方式。 ▶ 触手可及的数据挖掘服务。“暖榕”云计算服务，让广大小微用户轻松享受到前沿大数据和AI技术带来的好处，为业务优化、预测、营销规划、行业升级提供支持。 ▶ 定制化部署的数据挖掘系统。个性化定制及私有部署，可为用户提供一揽子解决方案，以及数据挖掘系统的整体落地。实现业务需求、数据源、平台环境的深度融合，符合您对费用、效能、计算力和私密性的期望。线上数据挖掘组合与推荐通过预先获知客户的营销成功概率，优化营销策略，提高准确度并降低成本。

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、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，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。

在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的，甚至可以说，在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的，因为观察到的收益提升可能与市场趋势，竞争对手的行动，顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战，而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此，在过去的十年中，主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段，它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。我们不做表面文章。深度精炼，不浪费您的宝贵数据矿藏。

这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言，这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制： 店铺区域：连锁零售商店一般都位于不同的社区内，这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小：诸如软饮料或化妆品之类的消费品（FMCG）具有较高的周转率，消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品，这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔，并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一（BOGO）优惠也与此机制有关。 促销活动：客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域，在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。通用数据挖掘个性化推荐

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。零售数据挖掘常用知识

智能拟合引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。只需片刻，即可处理多达200万条数据，并将图文并茂的报告呈现眼前。寻找各种因素与目标值之间的关系，并预测未知。无论您来自什么领域，营销、制造、贸易、服务、物流、研发...您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，开始洞察。您无需了解技术，基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——智能拟合引擎”，我们不帮您用简单的方式对各种因素进行拟合，还帮您测算不同因素的影响程度。即使您的数据中混杂有数据、文本、还是时间，抑或您的数据中有很多缺失值，放心，我们一并帮您处理！零售数据挖掘常用知识

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