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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，餐饮数据挖掘怎么样、物流，餐饮数据挖掘怎么样，餐饮数据挖掘怎么样、产品服务定价都与之息息相关。基于时序预测引擎，帮您预测未来。餐饮数据挖掘怎么样

当前，**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；智能数据挖掘是什么简单的才是好用的：较简界面，较简操作。复杂的事情交给我们，耳目一新的见解即时奉上。

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*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，*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。

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。使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

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。很多报表工具只能统计、聚合、切片、下钻、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅，无法应对深度需求。金融数据挖掘智能诊断

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