新型数据分析挖掘系统

如今,通过数据挖掘获取流量是电商集体共识。近年来,电商规模不断扩大,网购流量达到顶峰,人口红利逐渐消失,从前做电商就能收益的时代已经过去,现在电商想要在行业占领一席之地,首先要解决的就是获取流量难、流量贵的问题。电商通过数据挖掘,可以找到产品的属性特征和用户特征,从而建立起市场、产品和消费者三者之间的联系,从而做出具有针对性的营销方案和决策。直播是电商获取流量的渠道,因此这两年直播也成为了电商发展的新风口,易观分析发布的《电商行业洞察2021H1》显示,2018年到2020年,我国的直播电商交易规模从1400亿增至1.06万亿,年增速分别为183%、161%。在一场直播中,会产生大量的数据,数据是撬动流量的关键,挖掘并利用好这些数据,则很容易占领市场高地。在数据挖掘的过程中,很多电商都感到力不从心,员工要跨平台统计大量的数据,很多时候都需要加班加点完成,到了618、双十一这样的购物狂欢节,是数据统计这一项工作就远远超负荷。因此,越来越多电商开始部署壹沓科技数字机器人,助力其更高效准确地挖掘数据额,释放直播人员劳动力,提高GMV。无论您来自什么行业，数据驱动将触手可及，帮您紧跟时代和产业升级。新型数据分析挖掘系统

销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测，此处重点论述老店/老品销量预测（下文销量预测均为老店/老品销量预测） 为什么要预测销量？销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。业内的朋友一定深有感触：由于产品及原料存在保质期，若储备不足，会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验；若储备过量卖不掉，又会过期浪费，白白扔钱。实际上，无论生鲜/餐饮，还是其它实体行业、服务业、电商等，销量（客流量、销售额...）预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企，小至门店地摊，销售是业务出口，上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。销量数据分析挖掘基于自动建模技术建立回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值。

个性化推荐引擎：您有许多商品或服务在售，比如餐厅、超市、网店、美容院、健身房等。您想为不同顾客推荐感兴趣的商品，以促进销售和提高用户体验。使用个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。只需片刻，即可处理多达100万条用户行为和20万条用户属性，对多达20万个用户进行个性化推荐，并将图文并茂的报告呈现眼前。为每人推荐一组喜欢的东西，提高用户体验，促进您的销量。 无论您是一家餐饮零售、健身美容、汽车保养，还是做网店、电子书、线上服务，您一定很想知道，您的顾客对哪些东西感兴趣，并优先推荐。怎么才能又快又准的为顾客推荐呢？停止揣测，开始探究。不需要懂技术，基于便捷高效的“暖榕敏捷数据挖掘系统—个性化推荐引擎”，用低成本为您的每个客户制定优先的产品推荐序列，延申你的洞察力，提高营收并改善用户体验。

智能拟合引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。只需片刻，即可处理多达200万条数据，并将图文并茂的报告呈现眼前。寻找各种因素与目标值之间的关系，并预测未知。无论您来自什么领域，营销、制造、贸易、服务、物流、研发...您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，开始洞察。您无需了解技术，基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——智能拟合引擎”，我们不帮您用简单的方式对各种因素进行拟合，还帮您测算不同因素的影响程度。即使您的数据中混杂有数据、文本、还是时间，抑或您的数据中有很多缺失值，放心，我们一并帮您处理！数据挖掘从未如此简单。

某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。我们期待每个结果都是一份不错的微型咨询报告。通用数据分析大屏

我们知道掘金的过程很辛苦，我们的方案可以帮您又快又好的解决问题。新型数据分析挖掘系统

数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济全球化和互联网技术的发展，使得各个行业的数据以“”式的速度增长，传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作，对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有价值的信息呢？我们陷入了“被信息所淹没，却饥渴于知识”的困境，数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。 新型数据分析挖掘系统

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