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零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题,如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。全渠道零售,即在所有线上和线下渠道整合营销、客户关系管理,以及库存管理的崛起产生了大量的关联数据,增强了数据驱动型决策的重要性和能力。尽管已经有许多关于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的书,如 但绝大多数书的结构更像是数据科学家手册,专注在算法和方法论,并且假设人的决策是处于将分析结果到业务执行上的中心位置。在这篇文章中我们试图采用更加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如何使得决策更加自动化。在这篇文章里, 我们将描述一个假想的收入管理平台,这一平台基于零售商的数据并控制零售策略的很多方面,如价格、营销和仓储。制造业数据分析常用知识快速:分布式计算引擎+自研高效调度技术,只需数分钟即可获得结果!
计算引擎为我们自研的异构多云计算集群。基于该项技术,多个不同的云服务,如阿里云、华为云、腾讯云、aws、用户私有云等,可以构成为一个统一的虚拟计算集群,云中所有资源通过共享资源调度器进行统一管理,并使用加密渠道进行通信。该技术较传统云计算技术更灵活,可充分调用不同网络环境下的计算资源。 数据对象存储为共享文件存储区。用户的基础数据,原始数据文件、结果数据文件、任务参数、咨询报告等均可存储于其中。为保证用户数据安全,所有内容均加密存储,并将定期清理。
在广告或者特价优惠活动中,需要决定将一些资源投放给一些客户。而这些资源都是有成本的,如邮寄印制商品的目录的资金成本,或者一些负面效应(如使得用户取消邮通知订阅)。同时, 这些资源将会影响用户的决策,如促使他们更多地消费或者购买更高价值的产品。其目标是找到一组靠谱的候选客户,对他们投入资源后能够使得业绩大化。投入的资源可以是同质的(如所有参加的客户都得到同样的激励)也可以是个性化的。在后一种情况下,零售业者将对每个不同的客户提供不同的激励如不同产品的优惠券来大化总体的收益目标。使用个性化推荐引擎,帮您为顾客推荐正确的商品。
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小白式操作,预测精度高。时间序列数据分析个性化推荐
医学作为一个专业、复杂的学科,需要处理各种各样的数据,如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病,往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病,课题研究、学术交流、发表论文、评职称等,给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险,往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。 暖榕敏捷数据挖掘系统,包含了时序预测模块(时序预测引擎)、关联分析模块(组合与推荐引擎)、多分类诊断模块(个性化推荐引擎)、智能诊断模块(潜客识别引擎)、归因分析模块(线性回归与归因分析引擎),可以帮助医务工作者方便快捷地进行高级别的数据分析和挖掘,数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力,如虎添翼,顺畅自如。时间序列数据分析个性化推荐
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