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随着数据采集技术和存储技术 的发展,企业建立了庞大的数据库和数据仓库,积累了大量的数据,利用这些数据辅助企业正确决策,已经成为商界的共识。然而数据的“式”增长,让一般的数据分析技术望而却步,数据挖掘便在此背景下迅速发展起来。 从技术的角度看,数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中,提取潜在有用的信息和知识的过程。从商业的角度看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型处理,从中提取出辅助商业决策的关键性知识,即发现数据中的相关商业模式。 数据挖掘融合了人工智能(artificial intelligence)、统计学(statistics)、机器学习(machinelearning)、模式识别(pattern recognition)和数据库等多种学科的理论,方法和技术。目前在金融服务机构、零售商、金融服务机构、制造业、电信公司、保险公司、医疗业、航空业、**等各个领域中取得了的应用。经济数据分析产品小白式操作,预测精度高。
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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。**数据挖掘,数分钟即出结果。
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