? 我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)、計(jì)算和算法技術(shù)的研發(fā)落地。 ? 針對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)和實(shí)際需求精細(xì)打磨，為您真正帶來(lái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能力。 ? 我們的用戶(hù)覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業(yè)，并在向更多行業(yè)源源不斷輸出價(jià)值。 ? 您可以通過(guò)暖榕?敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)平臺(tái)隨用隨取，也可以定制全套落地解決方案。 /定制部署的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)：定制開(kāi)發(fā)和部署一攬子解決方案；業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)源、平臺(tái)環(huán)境的深度融合；滿足您對(duì)全功能、定制化、模塊化、算法算力和安全性的高度期待。 觸手可及的SaaS云服務(wù)：開(kāi)箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿?cái)?shù)據(jù)科技帶來(lái)的價(jià)值；可以用它來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)、改進(jìn)產(chǎn)品、預(yù)測(cè)銷(xiāo)量、獲取客戶(hù)、推進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)和行業(yè)升級(jí)。自動(dòng)生成干貨滿滿的富媒體分析報(bào)告。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)
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(xiāo)，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(lài)平臺(tái)、或依賴(lài)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(xiāo)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(xiāo)售、代理商、客戶(hù)、同類(lèi)歷史客戶(hù)、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。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘怎么用定制分析服務(wù)門(mén)檻和價(jià)格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本！
電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶(hù)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(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶(hù)特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶(hù)制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。
促銷(xiāo)活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶(hù)，才能準(zhǔn)確定位促銷(xiāo)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(xiāo)活動(dòng)，以達(dá)到促銷(xiāo)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(xiāo)期間的銷(xiāo)售量和交易數(shù)量與促銷(xiāo)活動(dòng)前后的有關(guān)情況，認(rèn)真分析促銷(xiāo)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(xiāo)活動(dòng)，盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi)，提高銷(xiāo)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(mǎi)序列，將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)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(hù)，吸引新客戶(hù)。全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)和眼光，怎能在智能時(shí)代贏得未來(lái)？
這一考慮帶來(lái)了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價(jià)格賣(mài)給不同的客戶(hù)這一挑戰(zhàn)性問(wèn)題。一般而言，這需要在具有不同付費(fèi)意愿的客戶(hù)之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費(fèi)意愿的客戶(hù)不能以為低付費(fèi)意愿客群設(shè)定的價(jià)格來(lái)付費(fèi)。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競(jìng)爭(zhēng)商店距離等人口屬性和競(jìng)爭(zhēng)性因素。這就自然對(duì)客戶(hù)的價(jià)格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級(jí)別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價(jià)格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類(lèi)的消費(fèi)品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費(fèi)者自然可以選擇是頻繁購(gòu)買(mǎi)少量產(chǎn)品或者儲(chǔ)存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機(jī)制通過(guò)購(gòu)買(mǎi)大型或小型包裝的意愿來(lái)創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設(shè)置不同的單位邊際價(jià)格。買(mǎi)一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機(jī)制有關(guān)。 促銷(xiāo)活動(dòng)：客戶(hù)可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價(jià)格還是以正常價(jià)格立即購(gòu)買(mǎi)來(lái)區(qū)分。此種客戶(hù)分群方式被應(yīng)用于服飾領(lǐng)域，在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷(xiāo)是主要的營(yíng)銷(xiāo)機(jī)制之一?；趥€(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。新零售數(shù)據(jù)挖掘怎么樣
安全可靠：只做技術(shù)服務(wù)，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時(shí)清理。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)
大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。分類(lèi)是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類(lèi)別中?？梢詰?yīng)用到涉及到應(yīng)用分類(lèi)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，如淘寶商鋪將用戶(hù)在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買(mǎi)情況劃分成不同的類(lèi)，根據(jù)情況向用戶(hù)推薦關(guān)聯(lián)類(lèi)的商品，從而增加商鋪的銷(xiāo)售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過(guò)函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴(lài)關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過(guò)對(duì)本季度銷(xiāo)售的回歸分析，對(duì)下一季度的銷(xiāo)售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)改變。聚類(lèi)類(lèi)似于分類(lèi)，但與分類(lèi)的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類(lèi)別。屬于同一類(lèi)別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類(lèi)別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類(lèi)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家有著雄厚實(shí)力背景、信譽(yù)可靠、勵(lì)精圖治、展望未來(lái)、有夢(mèng)想有目標(biāo)，有組織有體系的公司，堅(jiān)持于帶領(lǐng)員工在未來(lái)的道路上大放光明，攜手共畫(huà)藍(lán)圖，在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦行業(yè)中積累了大批忠誠(chéng)的客戶(hù)粉絲源，也收獲了良好的用戶(hù)口碑，為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ)，也希望未來(lái)公司能成為*****，努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻(xiàn)出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強(qiáng)不息，斗志昂揚(yáng)的的企業(yè)精神將**上海暖榕智能科技供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌，共創(chuàng)佳績(jī)，一直以來(lái)，公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠(chéng)實(shí)守信的方針，員工精誠(chéng)努力，協(xié)同奮取，以品質(zhì)、服務(wù)來(lái)贏得市場(chǎng)，我們一直在路上！