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很多人会质疑餐饮行业数据分析挖掘的意义，比如数据从哪里来，分析后的数据有什么用，能带来利润的增加吗？ 暖榕敏捷数据挖掘系统针对餐饮行业的特点，对多个模块进行大量的数据适配，例如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、帕累托分析器、RFM客户**分析器、渠道转化分析器等，适合非常的餐饮行业场景。例如销量预测（含活动、新品、天气、节假日等因素分析）、菜品组合策略与加单推荐、重要和长尾菜品分析、重要和长尾顾客分析，线上零售数据挖掘工程师、个性化菜单推荐，线上零售数据挖掘工程师、客户分群营销策略（保持客户/**客户/发展客户/挽留客户）等，可以使用很低的成本为餐厅进行专业咨询级智慧赋能掌握营销转化的细节，线上零售数据挖掘工程师，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。线上零售数据挖掘工程师

传统分析软件或基于大数据的分析平台定位于专业技术人员使用。但实际上大多数单位或企业的技术团队和业务团队是分离的。我们的智能建模技术可让传统业务人员轻松使用，咨询报告式的挖掘结果也非常便于用户从业务角度理解和解读。团队*了创新的系统架构及多项**的数据挖掘技术，包括自动参数优化技术、流式计算任务调度技术、分布式资源监测与分配技术等，具有高智能型、高伸缩性、高可靠性。所有计算节点可以任意增减，不受地域限制。公有云平台、私有云平台、混合云平台、多服务商、异构都可作为计算集群的一部分。制造业数据挖掘智能诊断优化推广和客户维护策略。

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**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**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。

组合与推荐引擎：您来自零售、餐饮、电商或服务业；您想把单品搭配成套餐，或想在顾客点了一些东西或把商品加到购物车后，再向他推荐一些别的。使用组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！只需片刻，即可处理多达200万条数据，对高达50000个订单和5000个商品进行分析计算，并将图文并茂的报告呈现眼前。从组合的角度重新发现你的商品，探索商品之间的内部联系。 您从事餐饮、零售、电商、服务...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些单品搭配成组合或套餐放到团购网站上引流，或者让用户买起来较方便...（比如您将豆浆和南瓜饼拼在一起，并起了个好听的名字叫“早餐**值6元享”），或者，您只是想在客户买了一些东西后，再给他推荐一些别的...（比如您的顾客点了杯豆浆，您觉得他应该还需要一份小笼包）。用所见即所知代替困惑：只需上传一份订单明细，剩下的就交给我们吧！基于“暖榕敏捷数据挖掘系统——组合推荐引擎”，迅速建立产品之间的关联性，让你从组合的视角重新认识你的产品。掌握关键技术，并拥有自主知识产权。

这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言，这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制： 店铺区域：连锁零售商店一般都位于不同的社区内，这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小：诸如软饮料或化妆品之类的消费品（FMCG）具有较高的周转率，消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品，这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔，并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一（BOGO）优惠也与此机制有关。 促销活动：客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域，在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。细致和充分的测试，保证可靠性；金融数据挖掘品牌排行榜

即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。线上零售数据挖掘工程师

在广告或者特价优惠活动中，需要决定将一些资源投放给一些客户。而这些资源都是有成本的，如邮寄印制商品的目录的资金成本，或者一些负面效应（如使得用户取消邮通知订阅）。同时， 这些资源将会影响用户的决策，如促使他们更多地消费或者购买较高**的产品。其目标是找到一组靠谱的候选客户，对他们投入资源后能够使得业绩大化。投入的资源可以是同质的（如所有参加的客户都得到同样的激励）也可以是个性化的。在后一种情况下，零售业者将对每个不同的客户提供不同的激励如不同产品的优惠券来大化总体的收益目标。线上零售数据挖掘工程师

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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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