? 我們致力于前沿數(shù)據(jù)、計算和算法技術(shù)的研發(fā)落地。 ? 針對行業(yè)數(shù)據(jù)和實際需求精細打磨，為您真正帶來數(shù)據(jù)驅(qū)動的能力。 ? 我們的用戶覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業(yè)，并在向更多行業(yè)源源不斷輸出價值。 ? 您可以通過暖榕?敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)平臺隨用隨取，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：定制開發(fā)和部署一攬子解決方案；業(yè)務需求、數(shù)據(jù)源、平臺環(huán)境的深度融合；滿足您對全功能、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：開箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿數(shù)據(jù)科技帶來的價值；可以用它來優(yōu)化業(yè)務、改進產(chǎn)品、預測銷量、獲取客戶、推進營銷和行業(yè)升級。自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

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。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘怎么用定制分析服務門檻和價格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團隊、彈性成本！

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)。

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。零售業(yè)通過廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動，以達到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動前后的有關(guān)情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業(yè)資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業(yè)通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，由時間序列模式推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購買趨勢或忠誠度的變化，據(jù)此對價格和商品的花樣加以調(diào)整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。全憑經(jīng)驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制： 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、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應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別上在不同區(qū)域設置不同的價格。 包裝大小：諸如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量的產(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。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機制有關(guān)。 促銷活動：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一。基于個性化推薦引擎，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，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時清理。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應用到對數(shù)據(jù)序列的預測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(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)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

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