促銷活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準(zhǔn)確定位促銷對(duì)象，提高針對(duì)性，降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過(guò)廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動(dòng)，以達(dá)到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法，通過(guò)比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動(dòng)前后的有關(guān)情況，認(rèn)真分析促銷活動(dòng)的有效性，還可以分析出應(yīng)該在什么時(shí)間，什么地點(diǎn)、以什么種方式、什么商品和對(duì)什么樣的人進(jìn)行促銷活動(dòng)，盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi)，提高銷售額。顧客忠誠(chéng)度分析：零售企業(yè)通過(guò)辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式，來(lái)跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過(guò)對(duì)顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購(gòu)買序列，將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買的商品分組，確定特定個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求，由時(shí)間序列模式推斷出相應(yīng)消費(fèi)群體或個(gè)體下一步的消費(fèi)行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購(gòu)買趨勢(shì)或忠誠(chéng)度的變化，據(jù)此對(duì)價(jià)格和商品的花樣加以調(diào)整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶?；跐摽妥R(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘收費(fèi)
銷量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷量預(yù)測(cè)和老店/老品銷量預(yù)測(cè)，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測(cè)（下文銷量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷量預(yù)測(cè)） 為什么要預(yù)測(cè)銷量？銷量預(yù)測(cè)對(duì)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(chǔ)備不足，會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營(yíng)收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn)；若儲(chǔ)備過(guò)量賣不掉，又會(huì)過(guò)期浪費(fèi)，白白扔錢。實(shí)際上，無(wú)論生鮮/餐飲，還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預(yù)測(cè)的重要性都是不言而喻的。大至國(guó)企央企，小至門店地?cái)?，銷售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)。咨詢數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。
當(dāng)前，全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來(lái)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(shí)，也帶來(lái)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(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí)，那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是，近幾年來(lái)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(duì)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(jī)的實(shí)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(jià)值的知識(shí)和信息過(guò)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(kù)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(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)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(cè)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(shì)發(fā)現(xiàn)等；
在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開(kāi)始做營(yíng)銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實(shí)說(shuō)到底就是因?yàn)?，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺(tái)、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說(shuō)，很多公司開(kāi)始做數(shù)據(jù)營(yíng)銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實(shí)應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實(shí)可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說(shuō)的那樣，決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具，而是人腦本身。基于二八法則或ABC法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。
目前，自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)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(jià)值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。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(jī)。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識(shí)，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測(cè)、偏差檢測(cè)等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來(lái)自設(shè)計(jì)、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡(jiǎn)單相關(guān)性、時(shí)間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。多場(chǎng)景適用：歷經(jīng)實(shí)際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗(yàn)證！工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品
自動(dòng)生成干貨滿滿的富媒體分析報(bào)告。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘收費(fèi)
醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項(xiàng)具體的過(guò)程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清洗又是數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎(chǔ)上對(duì)空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 經(jīng)過(guò)特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評(píng)估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應(yīng)的輔助支持。 模式評(píng)估 也稱數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行判斷以及合理預(yù)測(cè)，為用戶做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過(guò)程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的挖掘工具。 知識(shí)表示 即結(jié)果評(píng)價(jià)與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識(shí)具體化、形象化。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘收費(fèi)
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司致力于數(shù)碼、電腦，是一家服務(wù)型公司。公司業(yè)務(wù)涵蓋暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等，價(jià)格合理，品質(zhì)有保證。公司從事數(shù)碼、電腦多年，有著創(chuàng)新的設(shè)計(jì)、強(qiáng)大的技術(shù)，還有一批專業(yè)化的隊(duì)伍，確保為客戶提供良好的產(chǎn)品及服務(wù)。在社會(huì)各界的鼎力支持下，持續(xù)創(chuàng)新，不斷鑄造高質(zhì)量服務(wù)體驗(yàn)，為客戶成功提供堅(jiān)實(shí)有力的支持。