北京数据挖掘计算题

暖榕敏捷数据挖掘系统是由上海暖榕智能科技有限责任公司自研的下一代数据智能分析与挖掘套件。针对餐饮零售行业需求和痛点，进行了大量适配，无需下载、开箱即用，可、简单、低成本地为您的企业提供专业级智慧赋能。典型案例有国际快餐品牌门店销量与客流预测、套餐组合优化与推荐、线上优惠券定向推荐、个性化菜单推荐；万达商管集团拉夏贝尔门店销量预测。您可以： 1、 综合考虑节假日、天气、温度、营销活动等因素，预测菜品的销量或客流量。 2、 对在售菜品进行套餐组合优化，或对顾客进行加单推荐。 3、 为每个顾客进行个性化推荐。 4、 为开发的新菜品找到合适的客群。 5、 对经营情况，例如销量、客流、利润等进行归因分析。 6、 统计菜品销售情况，分类统计好菜和坏菜，为促销活动和新菜推广提供数据支持。 7、 根据顾客的消费频次、消费金额、消费时间等， 识别重要价值顾客、保持顾客、发展顾客和挽留顾客，从而针对不同客群进行分类营销。使用潜客识别引擎，帮您发现哪些人具有更高的营销成功率。北京数据挖掘计算题

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。 团队关键成员毕业于清华、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。我们致力于前沿数据和算法技术的研发落地，满足客户对业务增长、数据驱动、智能化及行业升级的需求。支持SaaS、私有部署、个性化定制、API调用等多种服务方式。 ▶ 触手可及的数据挖掘服务。“暖榕”云计算服务，让广大小微用户轻松享受到前沿大数据和AI技术带来的好处，为业务优化、预测、营销规划、行业升级提供支持。 ▶ 定制化部署的数据挖掘系统。个性化定制及私有部署，可为用户提供一揽子解决方案，以及数据挖掘系统的整体落地。实现业务需求、数据源、平台环境的深度融合，符合您对费用、效能、计算力和私密性的期望。北京数据挖掘计算题使用帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。

销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测，此处重点论述老店/老品销量预测（下文销量预测均为老店/老品销量预测） 为什么要预测销量？销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。业内的朋友一定深有感触：由于产品及原料存在保质期，若储备不足，会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验；若储备过量卖不掉，又会过期浪费，白白扔钱。实际上，无论生鲜/餐饮，还是其它实体行业、服务业、电商等，销量（客流量、销售额...）预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企，小至门店地摊，销售是业务出口，上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。

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。使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。

基于暖榕云计算平台，我们对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素，具体包括时间、影响因素（天气、温度、促销活动、是否暑假、是否寒假等）和历史销量。此处，“回测个数”（用于对历史数据进行回测）和“预测个数”（预测未来的个数）均设为1000，“是否取对数变换”和“是否考虑假日”均设为“自动”，“是否考虑周”设为“是”，并将所有的节假日都纳入考察范围：设置任务参数，稍顷，任务完成定制分析服务门槛和价格都很高？选择SaaS，不养团队、弹性成本！智能数据挖掘常见问题

掌握营销转化的细节，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。北京数据挖掘计算题

您想知道未来的销量、客流、营收；您想优化库存和供应链；您想安排生产、员工排班；您想了解天气、假日、促销活动、购物节等因素的影响程度。使用时序预测引擎，即刻给出答案！ 关注未来，制定面向未来的策略，提高胜算 无论您来自什么行业：餐饮、零售、服务、电商、制造业，您一定想知道未来的销量、客流、营收来优化库存和供应链、安排生产、员工排班、估测未来收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影响，比如折扣率、天气、节假日、人口变化、竞品… 停止猜想，开始洞察。基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统—时序预测引擎”，不可以预测时间序列未来的走势，如销量预测或客流预测，还可以测算不同因素的影响程度和置信度。北京数据挖掘计算题

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