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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；工业数据分析工具我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，较是**挖掘。

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。

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弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！

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