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促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯，线上零售数据分析大屏，线上零售数据分析大屏、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，线上零售数据分析大屏，据此对价格和商品的花样加以调整和更新，以便留住老客户，吸引新客户。我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。线上零售数据分析大屏

您想知道未来的销量、客流、营收；您想优化库存和供应链；您想安排生产、员工排班；您想了解天气、假日、促销活动、购物节等因素的影响程度。使用时序预测引擎，即刻给出答案！ 关注未来，制定面向未来的策略，提高胜算 无论您来自什么行业：餐饮、零售、服务、电商、制造业，您一定想知道未来的销量、客流、营收来优化库存和供应链、安排生产、员工排班、估测未来收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影响，比如折扣率、天气、节假日、人口变化、竞品… 停止猜想，开始洞察。基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统—时序预测引擎”，不可以预测时间序列未来的走势，如销量预测或客流预测，还可以测算不同因素的影响程度和置信度。线上零售数据分析大屏使用RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。

在这个大数据时代，很多企业都利用数据开始做营销，有些企业做的很成功，而有些企业却反响平平。其实说到底就是因为，做的成功的企业有着自己的一套数据挖掘系统或方法，而有些企业只是为了做而坐，或依赖平台、或依赖服务商等，尤其是一些新零售企业或是科技企业。比如说，很多公司开始做数据营销都是以自己的想法为中心的，自己想怎么做，就武断的取哪些数据进行分析。但其实应该深挖下去，怎么做，其实可以先利用身边的一些资源。比如销售、代理商、客户、同类历史客户、网站等收集数据。第二步就是利用这些数据挖掘线索了。但是像我们以前说的那样，决定数据价值的并不是工具，而是人脑本身。

医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理，挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果，每一项具体的过程都可能需要反复执行。 数据预处理 即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源，主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8]，在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选，可以降低误差，终形成便于挖掘的数据。 数据挖掘过程 经过特定的技术和运用决策树、粗糙集，甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估，得到有用的分析信息，为用户提供相应的辅助支持。 模式评估 也称数据分析，是从构建的数据库中发现有价值的信息，并对其进行判断以及合理预测，为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。 知识表示 即结果评价与展示，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化。定制分析服务门槛和价格都很高？选择SaaS，不养团队、弹性成本！

✓ 我们致力于*数据、计算和算法技术的研发落地。 ✓ 针对行业数据和实际需求精细打磨，为您真正带来数据驱动的能力。 ✓ 我们的用户覆盖了零售、餐饮、制造、物流、金融等行业，并在向更多行业源源不断输出价值。 ✓ 您可以通过暖榕®敏捷数据挖掘系统平台随用随取，也可以定制全套落地解决方案。 /定制部署的数据挖掘服务：定制开发和部署一揽子解决方案；业务需求、数据源、平台环境的深度融合；满足您对全功能、定制化、模块化、算法算力和安全性的高度期待。 触手可及的SaaS云服务：开箱即用、轻松上手；轻松获取*数据科技带来的价值；可以用它来优化业务、改进产品、预测销量、获取客户、推进营销和行业升级。绝大多数分析工具界面复杂、术语晦涩、操作繁琐，十分难用？页面友好、全模块化、一目了然。帕累托数据分析挖掘

基于自动建模技术建立回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值。线上零售数据分析大屏

零售商向客户提供一组产品时，针对每个用户都制定不同的价格来大化整体的收入。另外，该问题可以重新定义为提供定向折扣从而在基线价格上改变价格。价格差异被的应用在零售业并且存在非常多种显性和隐性的形式：优惠券，店铺级价格分区，和折扣都是价格差异的例子。价格区分与通过数量折扣来提升销售是相关的。动态定价能用价格差异的原则和模型来增量的调整价格。尽管我们在问题的定义中暗示了是细粒度的个体定价方式，但是这是非常较端的情况更多常见的方法是对大的客户分群设置不同的价格。线上零售数据分析大屏

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