零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關(guān)的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入。使用時序預測引擎，幫您預測未來。帕累托數(shù)據(jù)分析組件

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)。咨詢數(shù)據(jù)分析落地模式重，對業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識。然而數(shù)據(jù)的“式”增長，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計學(statistics)、機器學習(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫等多種學科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。

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(guān)。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(shù)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(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。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

在這個大數(shù)據(jù)時代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實說到底就是因為，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、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，很多公司開始做數(shù)據(jù)營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)進行分析。但其實應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實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。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價值的并不是工具，而是人腦本身。使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。物流數(shù)據(jù)分析大屏

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銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預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)。帕累托數(shù)據(jù)分析組件

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