智能数据挖掘智能诊断 创新服务 上海暖榕智能科技供应

很多人会质疑餐饮行业数据分析挖掘的意义，比如数据从哪里来，分析后的数据有什么用，能带来利润的增加吗？ 暖榕敏捷数据挖掘系统针对餐饮行业的特点，对多个模块进行大量的数据适配，例如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎，智能数据挖掘智能诊断、帕累托分析器、RFM客户价值分析器、渠道转化分析器等，智能数据挖掘智能诊断，适合非常的餐饮行业场景。例如销量预测（含活动、新品、天气、节假日等因素分析）、菜品组合策略与加单推荐、重要和长尾菜品分析、重要和长尾顾客分析、个性化菜单推荐，智能数据挖掘智能诊断、客户分群营销策略（保持客户/价值客户/发展客户/挽留客户）等，可以使用很低的成本为餐厅进行专业咨询级智慧赋能使用时序预测引擎，帮您预测未来。智能数据挖掘智能诊断

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。咨询数据挖掘类型基于帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的较少数。

但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队，但效果往往不够理想。除技术因素外，通常还有以下两个原因：业务和数据形态千差万别。且不说不**业，即使同一连锁店的不同门店，情况也各不相同，外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节，而造成偏差；销量预测是时序预测，而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比，外推预测是根据历史预测未来，不确定性更大。即便如此，大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力，在市场竞争或转型升级时都颇为被动。

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；使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。

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。使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。线上数据挖掘组件

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。智能数据挖掘智能诊断

暖榕敏捷数据挖掘系统是由上海暖榕智能科技有限责任公司自研的下一代数据智能分析与挖掘套件。针对餐饮零售行业需求和痛点，进行了大量适配，*下载、开箱即用，可、简单、低成本地为您的企业提供专业级智慧赋能。典型案例有国际快餐品牌门店销量与客流预测、套餐组合优化与推荐、线上优惠券定向推荐、个性化菜单推荐；万达商管集团拉夏贝尔门店销量预测。您可以： 1、 综合考虑节假日、天气、温度、营销活动等因素，预测菜品的销量或客流量。 2、 对在售菜品进行套餐组合优化，或对顾客进行加单推荐。 3、 为每个顾客进行个性化推荐。 4、 为开发的新菜品找到合适的客群。 5、 对经营情况，例如销量、客流、利润等进行归因分析。 6、 统计菜品销售情况，分类统计好菜和坏菜，为促销活动和新菜推广提供数据支持。 7、 根据顾客的消费频次、消费金额、消费时间等， 识别重要价值顾客、保持顾客、发展顾客和挽留顾客，从而针对不同客群进行分类营销。智能数据挖掘智能诊断

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