該問題典型的應用有推薦系統(tǒng)， 個性化搜索結果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用： 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心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域，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。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。自動數(shù)據(jù)挖掘智能

個性化推薦引擎：您有許多商品或服務在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進銷售和提高用戶體驗。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對多達20萬個用戶進行個性化推薦，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗，促進您的銷量。 無論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書、線上服務，您一定很想知道，您的顧客對哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個性化推薦引擎”，用低成本為您的每個客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗。自動數(shù)據(jù)挖掘智能診斷深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。

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的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結束前缺貨？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。

SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或對合規(guī)要求嚴格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發(fā)。此服務方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現(xiàn)特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發(fā)揮技術和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。

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

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但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊，但效果往往不夠理想。除技術因素外，通常還有以下兩個原因：業(yè)務和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬別。且不說不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團隊往往由于不熟悉業(yè)務或數(shù)據(jù)的細節(jié)，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據(jù)歷史預測未來，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預測能力，在市場競爭或轉型升級時都頗為被動。自動數(shù)據(jù)挖掘智能

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