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线性回归与归因引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，受哪些因素影响？哪些有正面作用？哪些无效或有反作用？因素变化后指标如何变化？可靠性如何？使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。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。制定面向未来的策略，提高胜算。 您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，受哪些因素影响？ 哪些有正面作用？哪些无效或有反作用？因素变化后指标如何变化？可靠性如何？停止猜想，开始洞察。基于**的“暖榕敏捷数据挖掘系统——线性回归与归因分析引擎”： ▶自动建模技术建立线性回归或广义回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值； ▶自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度； ▶基于共线性分析，挖掘不同因素之间的关联性和耦合性个性化数据挖掘哪几种使用潜客识别引擎，帮您发现哪些人具有较高的营销成功率。

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，这就需要较巧妙的推荐方法在数百万他或者她**探索过的产品中对其进行引导。

零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题，如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。全渠道零售，即在所有线上和线下渠道整合营销、客户关系管理，以及库存管理的崛起产生了大量的关联数据，增强了数据驱动型决策的重要性和能力。尽管已经有许多关于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的书，如 但绝大多数书的结构较像是数据科学家手册，专注在算法和方法论，并且假设人的决策是处于将分析结果到业务执行上的中心位置。在这篇文章中我们试图采用较加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如何使得决策较加自动化。在这篇文章里， 我们将描述一个假想的收入管理平台，这一平台基于零售商的数据并控制零售策略的很多方面，如价格、营销和仓储。衡量客户**和客户创造利益的能力，识别高**客户、维持客户、发展客户和挽留客户。

为什么选择暖榕？丰富的数据接入。 对于SaaS服务，您只需将电子表格或文本文件加载并上传。对于本地部署，支持数据库接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服务器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；简单的操作。基于**的自动处理技术，屏蔽掉繁琐的算法细节。您*任何算法或IT知识，只需简单调整几个参数，即可获得优良的挖掘结果。这意味着较低的使用门槛和较少的人工干预，让您较专注于业务本身的**；所见即所知。执行因果关系检验、影响因素分析、相关性检验、趋势预测、误差分析、拟合优度检验、蒙特卡罗仿真等步骤*，并以业务的眼光和易于理解的方式展现。 从便捷的SaaS到专有计算系统。 您可以根据业务需要，选择适合的服务方式：如果您希望灵活付费并立即获得见解：请使用SaaS版云计算引擎；如果云计算引擎不能有效处理您的数据：请与我们联系，我们将为您提供个性化的解决方案；如果您的数据量非常大，或希望使用一组引擎：请与我们联系进行引擎开发和部署；如果您有特殊功能需要实现，或要满足严格的数据合规：请与我们联系进行本地部署。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。通用数据挖掘

基于RFM客户**分析器，衡量客户**和客户创造利益的能力。咨询数据挖掘功能

促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，据此对价格和商品的花样加以调整和较新，以便留住老客户，吸引新客户。咨询数据挖掘功能

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我们是一家算法与数据挖掘解决方案提供商，成立于2019年12月。
团队主要成员毕业于清华、上海交大、哈工大等名校，曾供职于阿里巴巴、蚂蚁金服、国家信息中心、中国电信、中国移动研究院等公司。
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