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当前，**零售业发展势头迅猛。在信息流通先于商品流通的时代，零售企业必须依靠企业的信息化来可持续发展。很多零售企业已采用了一系列信息技术。在信息化进程加快同时，也带来海量的、分布的、异构的数据信息。如果数据不能及时的转化为知识，那么零售企业经营决策的正确性和时效性将大打折扣。于是，近几年来数据挖掘技术在零售业得到了的应用。利用数据挖掘技术对数据进行分析，可以帮助零售企业进行科学的决策。 数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中抽取隐含在其中的、有意义、未知的但有潜在使用**的知识和信息过程。从商业角度看，数据挖掘是新型的商业分析处理技术。它是从大型数据库中现并提取隐藏在其中信息的一种新技术，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，包括统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。根据任务可分为：关联规则发现、分类或预测模型发现、序列模式发现、数据总结、聚类、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；咨询数据挖掘方法通过预先获知客户的营销成功概率，优化营销策略，提高准确度并降低成本。

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**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**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**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、**这样的购物狂欢节,是数据统计这一项工作就远远**负荷。因此,越来越多电商开始部署壹沓科技数字机器人,助力其较高效准确地挖掘数据额,释放直播人员劳动力,提高GMV。

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