零售数据挖掘工程师

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帕累托价值分析器：您有很多客户、售卖很多产品、提供很多服务、有很多分析要素；您想要挖掘价值客户、找出关键产品、掌握关键因素。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。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。识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。您有很多客户、售卖很多产品、提供很多服务、有很多分析要素；您想要挖掘价值客户、找出关键产品、掌握关键因素。 停止猜想，开始洞察。使用暖榕敏捷数据挖掘系统——帕累托价值分析器： ▶基于二八法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素 ▶基于ABC理论（二三五原理），区分高价值、重要和微不足道的大多数 ▶可以对一个因素分析，也可两因素交叉分析 ▶基于数据可视化，查看不同因素的贡献度帕累托数据挖掘常用知识自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度。

随着数据采集技术和存储技术 的发展，企业建立了庞大的数据库和数据仓库，积累了大量的数据，利用这些数据辅助企业正确决策，已经成为商界的共识。然而数据的“式”增长，让一般的数据分析技术望而却步，数据挖掘便在此背景下迅速发展起来。 从技术的角度看，数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。从商业的角度看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型处理，从中提取出辅助商业决策的关键性知识，即发现数据中的相关商业模式。 数据挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、统计学(statistics)、机器学习(machinelearning)、模式识别(pattern recognition)和数据库等多种学科的理论，方法和技术。目前在金融服务机构、零售商、金融服务机构、制造业、电信公司、保险公司、医疗业、航空业、市政等各个领域中取得了的应用。

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更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更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更加自动化。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。使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

服务总线为我们服务输出总线，在整个系统中起桥梁和纽带的作用。系统整体为前后端分离架构，前端负责展示，后端负责计算。只要符合预定的数据传输格式，任何前端样式或后端结果都可结合，并为实现方式多样化提供了充分的灵活性。得益于服务总线的存在，前端输出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、触屏、PC 等等，从而实现多端展示和云上统一。这为产品的具体表现形式提供了无限的弹性和想象空间。基于新一代信息技术，可以用更新颖、更便利的方式为用户提供更加激动人心的服务。难以置信，怎么知道有没有忽悠我？同时输出建模结果和测试结果，并同时输出各种建模指标。传统零售数据挖掘价格

落地模式重，对业务系统侵入深、实施难、成本高、投入产出比低？与业务系统解耦，开箱即用，完全无侵入。零售数据挖掘工程师

某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。零售数据挖掘工程师

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