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暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是由上海暖榕智能科技有限責任公司自研的下一代數(shù)據(jù)智能分析與挖掘套件。針對餐飲零售行業(yè)需求和痛點，進行了大量適配，無需下載、開箱即用，可、簡單、低成本地為您的企業(yè)提供專業(yè)級智慧賦能。典型案例有國際快餐品牌門店銷量與客流預測、套餐組合優(yōu)化與推薦、線上優(yōu)惠券定向推薦、個性化菜單推薦；萬達商管集團拉夏貝爾門店銷量預測。您可以： 1、 綜合考慮節(jié)假日、天氣、溫度、營銷活動等因素，預測菜品的銷量或客流量。 2、 對在售菜品進行套餐組合優(yōu)化，或?qū)︻櫩瓦M行加單推薦。 3、 為每個顧客進行個性化推薦。 4、 為開發(fā)的新菜品找到合適的客群。 5、 對經(jīng)營情況，例如銷量、客流、利潤等進行歸因分析。 6、 統(tǒng)計菜品銷售情況，分類統(tǒng)計好菜和壞菜，為促銷活動和新菜推廣提供數(shù)據(jù)支持。 7、 根據(jù)顧客的消費頻次、消費金額、消費時間等， 識別重要價值顧客、保持顧客、發(fā)展顧客和挽留顧客，從而針對不同客群進行分類營銷。衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力，識別高價值客戶、維持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。個性化數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(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建模，無需用戶參與。算法在收到一個新任務后，會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務類型、并自動加載優(yōu)參數(shù)，然后進行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高，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，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如，經(jīng)實際驗證，我們的時序預測算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘報表工具使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫和無線網(wǎng)絡技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設備維護系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動化系統(tǒng)在運行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強大的應用環(huán)境。

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設置不同的價格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機制有關(guān)。 促銷活動：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應用于服飾領(lǐng)域，在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一?；诮M合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！

當前，全球零售業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時的轉(zhuǎn)化為知識，那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù)，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領(lǐng)域和方法很多，包括統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據(jù)任務可分為：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。咨詢數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

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在廣告或者特價優(yōu)惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產(chǎn)品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業(yè)績大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標。個性化數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜

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