零售是數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關(guān)系管理，以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，增強了數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關(guān)系管理方面的書，如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟學模型和目標函數(shù)如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。工業(yè)數(shù)據(jù)分析常見問題

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動建模，無需用戶參與。算法在收到一個新任務(wù)后，會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動加載優(yōu)參數(shù)，然后進行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如，經(jīng)實際驗證，我們的時序預測算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。物流數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進性；

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應(yīng)用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設(shè)置不同的價格。

當前，全球零售業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時的轉(zhuǎn)化為知識，那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數(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)對數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應(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值的知識和信息過程。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)挖掘涉及的學科領(lǐng)域和方法很多，包括統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據(jù)任務(wù)可分為：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預測模型發(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)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。

大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺的產(chǎn)品，實 際上做得是統(tǒng)計、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強的平臺或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強的技術(shù)能力，一般業(yè)務(wù)人員很難用起來。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報告，可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動將觸手可及，幫您緊跟時代和產(chǎn)業(yè)升級。金融數(shù)據(jù)分析哪幾種

使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。工業(yè)數(shù)據(jù)分析常見問題

利用數(shù)碼、電腦進行流水作業(yè)是當下數(shù)碼、電腦的主流生產(chǎn)模式，面對招工、成本以及效率等問題， 數(shù)碼、電腦企業(yè)必須借助科技來武裝自己，提高企業(yè)的重點競爭力，加快轉(zhuǎn)變生產(chǎn)模式。相信大家都知道，目前手機雖然具備一定的遠攝能力，但是因為鏡頭尺寸的問題，長焦端的畫質(zhì)衰減是比較明顯的，而且在從廣角到長焦端的拍攝中，中間焦段并不是光學變焦而是數(shù)碼合成，而暖榕敏捷數(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，效果自然更好。伴隨著制造商不斷向終端用戶的靠攏，渠道分銷商需要精耕細作，在特定的區(qū)域市場，通過整合的營銷手段，充分地挖掘銷售的市場潛力，對分銷商進行培育和支持，提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率和滲透率，加強網(wǎng)絡(luò)的管理，并利用廣告宣傳及促銷活動等手段來拉動市場，達到分銷商主推、終端主推的目的，從而提高市場占比和品牌影響力。目前我國的銷售市場已經(jīng)呈現(xiàn)扁平化的特點，伴隨著日益激烈的市場競爭，扁平化的分銷趨勢在行業(yè)的未來發(fā)展過程中亦將愈發(fā)明顯。銷售的扁平化將使零售終端位置突出，但也會帶來管理的困難和成本的增加。工業(yè)數(shù)據(jù)分析常見問題

上海暖榕智能科技有限責任公司致力于數(shù)碼、電腦，以科技創(chuàng)新實現(xiàn)高質(zhì)量管理的追求。暖榕智能擁有一支經(jīng)驗豐富、技術(shù)創(chuàng)新的專業(yè)研發(fā)團隊，以高度的專注和執(zhí)著為客戶提供暖榕敏捷數(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。暖榕智能始終以本分踏實的精神和必勝的信念，影響并帶動團隊取得成功。暖榕智能始終關(guān)注自身，在風云變化的時代，對自身的建設(shè)毫不懈怠，高度的專注與執(zhí)著使暖榕智能在行業(yè)的從容而自信。