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但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队,但效果往往不够理想。除技术因素外,通常还有以下两个原因:业务和数据形态千差万别。且不说不**业,即使同一连锁店的不同门店,情况也各不相同,外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节,而造成偏差;销量预测是时序预测,而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比,外推预测是根据历史预测未来,不确定性较大。即便如此,大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力,在市场竞争或转型升级时都颇为被动。咨询数据挖掘系统我们期待每个结果都是一份不错的微型咨询报告。
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。
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。绝大多数分析工具界面复杂、术语晦涩、操作繁琐,十分难用?页面友好、全模块化、一目了然。
项目经验 工业及制造业: • 神华集团黑岱沟露天煤矿设备健康状态智能评估系统 • 黑龙江某部边防巡逻艇柴油机状态监测与故障诊断系统(总 装备部) • 美国密歇根大学智能维护中心刀具全生命周期分析 • 哈工大应用智能实验室搬运机械手状态监测与故障诊断系统 • 哈电集团汽轮机叶片性能监测与剩余寿命预测 • 新奥集团危化品运输路线优化与用时预测 **: • 上海市人口区域洞察(上海统计局) • 上海浦东公安报案报警预测分析(上海公安浦东分局) • 上海电信用户停机预警及欠费预测模型(上海电信账户中心) • 上海12345市民热线工单自动分类及热点追踪(上海市民热线) • 上海电信增值业务(流量包、语音包、假日包)潜在客户挖掘 金融: • 淘宝店铺反洗钱行为挖掘 • 万达金融集团智能投顾系统 • 万达金融集团量化交易系统 • 快钱(快易花)潜在用户挖掘 • 快钱(快易花)用户评级与风险识别我们不做表面文章。深度精炼,不浪费您的宝贵数据矿藏。自动数据挖掘挖掘系统
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