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制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工具

來源: 發(fā)布時間:2022-10-11

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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。時間序列數(shù)據(jù)挖掘怎么樣豐富的行業(yè)經(jīng)驗,更理解需求,支持個性化定制。

某種程度上,推薦技術的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn),如客戶評分的稀疏性,計算的可擴展性,以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然,我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法,而且在此處探討這些也沒有太多的意義,因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統(tǒng)的目標和效用函數(shù),而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節(jié)。從計量經(jīng)濟學的觀點來看,推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品,每一個產(chǎn)品的銷售量和貢獻的收入都是很少的,但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統(tǒng)推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力,這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進行引導。

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數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。 ? 簡單可靠,快捷有效。沒有紛亂的按鈕,沒有繁瑣的步驟,沒有復雜的設置,小白級操作。 ? 豐富的行業(yè)經(jīng)驗,滿足更多需求,支持個性化定制我們的原則始終如一:不是數(shù)據(jù)挖掘,更是價值挖掘。 ? 每份結果都是一份不錯的小型咨詢報告。 ? 如果您來自大公司,我們將大幅降低您的咨詢費和人力成本;如果您是個人或小公司,智能驅動觸手可及,幫您緊跟時代和產(chǎn)業(yè)升級。 安全 · security:我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦我們絲毫不會試圖占有 效能 · efficiency:我們知道掘金的過程很辛苦我們愿意提供解決方案,幫你又快又好的提煉價值 額外受益 · additional profits:或許有人做同樣的事我們的專業(yè)性、可靠性及技術先進,將使你額外受益絕大多數(shù)分析工具界面復雜、術語晦澀、操作繁瑣,十分難用?頁面友好、全模塊化、一目了然。數(shù)據(jù)挖掘是什么

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