銷量數(shù)據(jù)挖掘師

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-10-12

您想知道未來的銷量、客流、營收;您想優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈;您想安排生產(chǎn)、員工排班;您想了解天氣、假日、促銷活動(dòng)、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測引擎,即刻給出答案! 關(guān)注未來,制定面向未來的策略,提高勝算 無論您來自什么行業(yè):餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè),您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測未來收益;您也一定想知道什么因素造成了多大影響,比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競品… 停止猜想,開始洞察。基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測引擎”,不可以預(yù)測時(shí)間序列未來的走勢,如銷量預(yù)測或客流預(yù)測,還可以測算不同因素的影響程度和置信度。使用帕累托價(jià)值分析器,立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。銷量數(shù)據(jù)挖掘師

在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的,甚至可以說,在實(shí)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?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場趨勢,競爭對手的行動(dòng),顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問題,這對于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來說都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),而且即使看起來成功的案例也會(huì)受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)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(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段,它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。電商數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)我們期待每個(gè)結(jié)果都是一份不錯(cuò)的微型咨詢報(bào)告。

服務(wù)總線為我們服務(wù)輸出總線,在整個(gè)系統(tǒng)中起橋梁和紐帶的作用。系統(tǒng)整體為前后端分離架構(gòu),前端負(fù)責(zé)展示,后端負(fù)責(zé)計(jì)算。只要符合預(yù)定的數(shù)據(jù)傳輸格式,任何前端樣式或后端結(jié)果都可結(jié)合,并為實(shí)現(xiàn)方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務(wù)總線的存在,前端輸出可以是任何形式,例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等,從而實(shí)現(xiàn)多端展示和云上統(tǒng)一。這為產(chǎn)品的具體表現(xiàn)形式提供了無限的彈性和想象空間?;谛乱淮畔⒓夹g(shù),可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動(dòng)人心的服務(wù)。

如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時(shí)代已經(jīng)過去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動(dòng)流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺(tái)統(tǒng)計(jì)大量的數(shù)據(jù),很多時(shí)候都需要加班加點(diǎn)完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這一項(xiàng)工作就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超負(fù)荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數(shù)字機(jī)器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動(dòng)力,提高GMV。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦,我們絲毫不會(huì)試圖占有。

為什么選擇暖榕?豐富的數(shù)據(jù)接入。 對于SaaS服務(wù),您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署,支持?jǐn)?shù)據(jù)庫接口(如MySQL、Oracle、SQL server)、文件服務(wù)器(如FTP)及云(如Hive、Hbase);簡單的操作。基于先進(jìn)的自動(dòng)處理技術(shù),屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或IT知識(shí),只需簡單調(diào)整幾個(gè)參數(shù),即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù),讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價(jià)值;所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢預(yù)測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*,并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。 從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。 您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要,選擇適合的服務(wù)方式:如果您希望靈活付費(fèi)并立即獲得見解:請使用SaaS版云計(jì)算引擎;如果云計(jì)算引擎不能有效處理您的數(shù)據(jù):請與我們聯(lián)系,我們將為您提供個(gè)性化的解決方案;如果您的數(shù)據(jù)量非常大,或希望使用一組引擎:請與我們聯(lián)系進(jìn)行引擎開發(fā)和部署;如果您有特殊功能需要實(shí)現(xiàn),或要滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī):請與我們聯(lián)系進(jìn)行本地部署。基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。銷量數(shù)據(jù)挖掘常見問題

定制分析服務(wù)門檻和價(jià)格都很高?選擇SaaS,不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本!銷量數(shù)據(jù)挖掘師

線性回歸與歸因引擎:您想知道一個(gè)指標(biāo),如銷量、利潤、活躍度,受哪些因素影響?哪些有正面作用?哪些無效或有反作用?因素變化后指標(biāo)如何變化?可靠性如何?使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。只需片刻,即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù),并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來的策略,提高勝算。 您想知道一個(gè)指標(biāo),如銷量、利潤、活躍度,受哪些因素影響? 哪些有正面作用?哪些無效或有反作用?因素變化后指標(biāo)如何變化?可靠性如何?停止猜想,開始洞察?;谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”: ?自動(dòng)建模技術(shù)建立線性回歸或廣義回歸模型,并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值; ?自動(dòng)進(jìn)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; ?基于共線性分析,挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性銷量數(shù)據(jù)挖掘師

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