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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。时间序列数据挖掘易用:只需简单几步拖拽和点击,即可获得高质量的分析结果!
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。
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