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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；

零售商向客户提供一组产品时，针对每个用户都制定不同的价格来大化整体的收入。另外，该问题可以重新定义为提供定向折扣从而在基线价格上改变价格。价格差异被的应用在零售业并且存在非常多种显性和隐性的形式：优惠券，店铺级价格分区，和折扣都是价格差异的例子。价格区分与通过数量折扣来提升销售是相关的。动态定价能用价格差异的原则和模型来增量的调整价格。尽管我们在问题的定义中暗示了是细粒度的个体定价方式，但是这是非常较端的情况更多常见的方法是对大的客户分群设置不同的价格。使用时序预测引擎，帮您预测未来。

医学作为一个专业、复杂的学科，需要处理各种各样的数据，如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病，往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病，课题研究、学术交流、发表论文、评职称等，给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险，往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。 暖榕敏捷数据挖掘系统，包含了时序预测模块（时序预测引擎）、关联分析模块（组合与推荐引擎）、多分类诊断模块（个性化推荐引擎）、智能诊断模块（潜客识别引擎）、归因分析模块（线性回归与归因分析引擎），可以帮助医务工作者方便快捷地进行**别的数据分析和挖掘，数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力，如虎添翼，顺畅自如。为每个客户定制个性化的产品推荐序列，提高成交率并优化客户体验。网店数据分析收费

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