銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

來源: 發(fā)布時間:2022-09-21

對暖榕來說,關(guān)鍵的是,不斷增強科技創(chuàng)新能力,提高為顧客更好的解決問題的能力。事實上,我們在項目初期就以關(guān)鍵算法為抓手,充分設(shè)計了系統(tǒng)架構(gòu)的彈性,支持新算法新功能的無限擴展。算法是我們的關(guān)鍵能力,也是系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。我們將發(fā)揮所長,以算法創(chuàng)新為抓手,以系統(tǒng)架構(gòu)和功能實現(xiàn)為依托,以實際落地場景為指南,遵循既要創(chuàng)新又要有用的原則,不斷開發(fā)先進(jìn)、實用、高價值的算法軟件產(chǎn)品及服務(wù)。科技競爭不進(jìn)則退,行業(yè)發(fā)展日新月異。我們期待在已取得的成績上,實現(xiàn)更多的技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)突破,為客戶、為行業(yè)、也為國家數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。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。銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

計算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計算集群?;谠擁椉夹g(shù),多個不同的云服務(wù),如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等,可以構(gòu)成為一個統(tǒng)一的虛擬計算集群,云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理,并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計算技術(shù)更靈活,可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的計算資源。 數(shù)據(jù)對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務(wù)參數(shù)、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全,所有內(nèi)容均加密存儲,并將定期清理。RFM數(shù)據(jù)挖掘師即使是私有部署,也可以和已有系統(tǒng)隔離,并支持快速彈性擴容。

隨著傳感器、移動通信等技術(shù)的飛速發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運作模式發(fā)展。許多先進(jìn)的計算機系統(tǒng)被引入,這些系統(tǒng)的運行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源,導(dǎo)致人們無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個方面和出發(fā)點進(jìn)行有效的研發(fā),引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù),普遍實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和生產(chǎn)設(shè)備的有效控制。目前,工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)包括多種技術(shù),常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和貝葉斯理論等,可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的信息,并利用這些信息指導(dǎo)和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式,構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)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。可以應(yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢預(yù)測中,如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類,根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)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(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對數(shù)據(jù)序列的預(yù)測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中,回歸分析可以被應(yīng)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(yù)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(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系,即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才,保證技術(shù)先進(jìn)性;

電商平臺為我們提供了大量的數(shù)據(jù),以及消費者的反饋數(shù)據(jù),從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產(chǎn)品和消費者,考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項目中同時涉及到市場,產(chǎn)品和消費者,所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數(shù)據(jù)以及評論數(shù)據(jù),然后通過數(shù)據(jù)挖掘,從評論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而建立起市場、產(chǎn)品和消費者三者直接的聯(lián)系,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價格策略提供依據(jù)。深度見解:我們不做表面文章。我們知道,您想看到的,一定不是一眼就能看到的。RFM數(shù)據(jù)挖掘怎么用

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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(fù)面效應(yīng)(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(biāo)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(biāo)。銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

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