經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

來源: 發(fā)布時間:2022-09-26

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(diào)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。我們不做表面文章。深度精煉,不浪費您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

對暖榕來說,關鍵的是,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鍵算法為抓手,充分設計了系統(tǒng)架構的彈性,支持新算法新功能的無限擴展。算法是我們的關鍵能力,也是系統(tǒng)的關鍵組件。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、實用、高價值的算法軟件產(chǎn)品及服務??萍几偁幉贿M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)更多的技術創(chuàng)新和技術突破,為客戶、為行業(yè)、也為國家數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的發(fā)展貢獻自己的力量。自媒體數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜互聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI算法、下一代IT技術深度融合。

客戶分群與評級:關注客群的內(nèi)部結構,從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。關注客群的內(nèi)部結構 從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè),且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結構代替混沌:基于前沿的技術和豐富的經(jīng)驗,為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務解釋性的客群體系。幫助你從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群,為客戶管理和分類營銷指明方向。

在零售業(yè)中實現(xiàn)完全的自動化決策是極具雄心的,甚至可以說,在實踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的,因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢,競爭對手的行動,顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經(jīng)濟學教科書中被稱為內(nèi)生性問題,這對于數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化技術的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn),而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結果沒那么可靠。盡管如此,在過去的十年中,主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術結合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進的下一個階段,它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識并大量采用數(shù)據(jù)學科學方法。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。

關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,也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結果。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。掌握關鍵技術,并擁有自主知識產(chǎn)權。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘SaaS

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。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

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。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

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