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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。工业数据挖掘价格落地模式重，对业务系统侵入深、实施难、成本高、投入产出比低？与业务系统解耦，开箱即用，完全无侵入。

响应建模被的应用在营销和客户关系管理上： 确定特定的折扣、优惠券和特价，需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品（如 4S 店提供的太阳眼镜）通常需要识别出优价值的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如，电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件，这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。

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。互联网、云计算、AI算法、下一代IT技术深度融合。

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。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。通用数据挖掘报价

基于二八法则或ABC法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素。RFM数据挖掘挖掘

客户分群与评级：关注客群的内部结构，从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。关注客群的内部结构 从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。你是可能是一家电商、新媒体、连锁餐饮、游戏运营商…你来自于各行各业，且有很多的客户。你一定想更细致有效的管理客群。用层次和结构代替混沌：基于*的技术和丰富的经验，为你建立满足清晰性、直观性、层次性、业务解释性的客群体系。帮助你从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识客群，为客户管理和分类营销指明方向。RFM数据挖掘挖掘

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