銷量數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

當(dāng)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(jìn)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(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)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(yīng)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(xué)科領(lǐng)域和方法很多，包括統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預(yù)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；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。銷量數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

銷量預(yù)測可以分為新店/新品銷量預(yù)測和老店/老品銷量預(yù)測，此處重點論述老店/老品銷量預(yù)測（下文銷量預(yù)測均為老店/老品銷量預(yù)測） 為什么要預(yù)測銷量？銷量預(yù)測對生鮮零售和餐飲行業(yè)非常重要。業(yè)內(nèi)的朋友一定深有感觸：由于產(chǎn)品及原料存在保質(zhì)期，若儲備不足，會限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預(yù)測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價都與之息息相關(guān)。餐飲數(shù)據(jù)挖掘類型為每個客戶定制個性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。

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)。

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。強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)雜的設(shè)置，小白級操作。

該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個性化搜索結(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，因為零售商對激勵的成本不關(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，因為這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，因為一些推薦技術(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動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)品的來對競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對客戶畫像。豐富的行業(yè)經(jīng)驗，更理解需求，支持個性化定制。銷量數(shù)據(jù)挖掘費用是多少

前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進(jìn)性；銷量數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

基于暖榕云計算平臺，我們對當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數(shù)”（用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測）和“預(yù)測個數(shù)”（預(yù)測未來的個數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成銷量數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家有著先進(jìn)的發(fā)展理念，先進(jìn)的管理經(jīng)驗，在發(fā)展過程中不斷完善自己，要求自己，不斷創(chuàng)新，時刻準(zhǔn)備著迎接更多挑戰(zhàn)的活力公司，在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦中匯聚了大量的人脈以及**，在業(yè)界也收獲了很多良好的評價，這些都源自于自身不努力和大家共同進(jìn)步的結(jié)果，這些評價對我們而言是比較好的前進(jìn)動力，也促使我們在以后的道路上保持奮發(fā)圖強、一往無前的進(jìn)取創(chuàng)新精神，努力把公司發(fā)展戰(zhàn)略推向一個新高度，在全體員工共同努力之下，全力拼搏將共同上海暖榕智能科技供應(yīng)和您一起攜手走向更好的未來，創(chuàng)造更有價值的產(chǎn)品，我們將以更好的狀態(tài)，更認(rèn)真的態(tài)度，更飽滿的精力去創(chuàng)造，去拼搏，去努力，讓我們一起更好更快的成長！