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如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時(shí)代已經(jīng)過去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對(duì)性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動(dòng)流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺(tái)統(tǒng)計(jì)大量的數(shù)據(jù),很多時(shí)候都需要加班加點(diǎn)完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這一項(xiàng)工作就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超負(fù)荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數(shù)字機(jī)器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動(dòng)力,提高GMV?；诮M合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

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該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個(gè)性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店，因?yàn)檫@些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對(duì)于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像，因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競爭者銷售產(chǎn)品的來對(duì)競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對(duì)客戶畫像。

某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評(píng)分的稀疏性，計(jì)算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品，每一個(gè)產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個(gè)“長尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對(duì)其進(jìn)行引導(dǎo)。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，專注于難、痛、愁、急的問題。

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動(dòng)優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動(dòng)建模，無需用戶參與。算法在收到一個(gè)新任務(wù)后，會(huì)自動(dòng)探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動(dòng)加載優(yōu)參數(shù)，然后進(jìn)行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報(bào)告渲染引擎渲染成一份咨詢報(bào)告。我們的算法庫智能化程度相當(dāng)高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時(shí)，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進(jìn)水平。例如，經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，我們的時(shí)序預(yù)測算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。優(yōu)化推廣和客戶維護(hù)策略。新型數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具

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在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實(shí)說到底就是因?yàn)?，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺(tái)、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說，很多公司開始做數(shù)據(jù)營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實(shí)應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實(shí)可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具，而是人腦本身。自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

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