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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。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時的轉化為知識，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)挖掘技術在零售業(yè)得到了的應用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術對數(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。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，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和方法很多，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、聚類、依賴關系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；落地模式重，對業(yè)務系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。銷量數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘報表工具自動進行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度。

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術、流式計算和人工智能技術，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點： 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計算引擎，如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進的自動建模技術，無需懂技術，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持彈性擴容 8. 每份結果都是一份有深度的小型咨詢報告。

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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，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。 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域，在該領域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一。銷量數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

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