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品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用
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；智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用落地模式重，對業(yè)務系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產出比低？與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。
大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經網(wǎng)絡方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數(shù)據(jù)序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關聯(lián)性很低。關聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項之間的關聯(lián)或相互關系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。
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彈性成本：按需使用，不需運維、不養(yǎng)團隊、節(jié)省高額咨詢費！智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用
目前，自動化系統(tǒng)已經被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產生的大數(shù)據(jù)來自設計、制造、生產等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用
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