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目前，传感器、多媒体、数据库和无线网络技术得到了迅速发展和普及，并应用于工业生产中。由此，工业生产监控系统、工业设备维护系统、工业生产过程处理系统等。这些自动化系统在运行中积累了大量的数据资源。为了提高数据资源的利用效果，发现数据中潜在的有**的信息，迫切需要引入大数据挖掘技术，包括K-means算法、BP神经网络，新零售数据挖掘类型、遗传算法、关联规则等，新零售数据挖掘类型，新零售数据挖掘类型，从而提高工业大数据挖掘的分析能力，建立**的数据挖掘模式，拥有强大的应用环境。使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。新零售数据挖掘类型

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在这个大数据时代，很多企业都利用数据开始做营销，有些企业做的很成功，而有些企业却反响平平。其实说到底就是因为，做的成功的企业有着自己的一套数据挖掘系统或方法，而有些企业只是为了做而坐，或依赖平台、或依赖服务商等，尤其是一些新零售企业或是科技企业。比如说，很多公司开始做数据营销都是以自己的想法为中心的，自己想怎么做，就武断的取哪些数据进行分析。但其实应该深挖下去，怎么做，其实可以先利用身边的一些资源。比如销售、代理商、客户、同类历史客户、网站等收集数据。第二步就是利用这些数据挖掘线索了。但是像我们以前说的那样，决定数据**的并不是工具，而是人脑本身。

响应建模被的应用在营销和客户关系管理上： 确定特定的折扣、优惠券和特价，需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品（如 4S 店提供的太阳眼镜）通常需要识别出优**的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如，电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件，这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。挖掘不同因素之间的关联性和耦合性。

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零售商准备一次促销活动，即对某个或者一组特定商品进行有时限的折扣。对促销活动的规划需要估计到下列有关的值： 哪些产品的库存需要避免在活动结束前缺货？什么样的价格会优化收入？价格可以考虑是一个恒定值或者是一个从活动开始到结束不同时间段的函数。我们将考虑库存水平是预先确定的，零售商试图计算优价格这种情况。这是时尚零售商在处理季节性清仓和款式翻新中遇到的典型问题。这一问题可以以不同的方式来定义，如将需求预测和价格优化作为的问题来处理，也可以同时优化库存水平和价格，总之其目的是优化收入。新零售数据挖掘类型

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