帕累托数据分析常用知识

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当前，全球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价值的知识和信息过程。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；

该问题典型的应用有推荐系统， 个性化搜索结果， 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用： 厂商赞助折扣可以归为这类问题，因为零售商对激励的成本不关心（由厂商覆盖这部分成本）, 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域，如杂货店或者百货商店，因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益，因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度，如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的，可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像，因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像，就像根据客户购买来对客户画像。我们知道掘金的过程很辛苦，我们的方案可以帮您又快又好的解决问题。

零售商准备一次促销活动，即对某个或者一组特定商品进行有时限的折扣。对促销活动的规划需要估计到下列有关的值： 哪些产品的库存需要避免在活动结束前缺货？什么样的价格会优化收入？价格可以考虑是一个恒定值或者是一个从活动开始到结束不同时间段的函数。我们将考虑库存水平是预先确定的，零售商试图计算优价格这种情况。这是时尚零售商在处理季节性清仓和款式翻新中遇到的典型问题。这一问题可以以不同的方式来定义，如将需求预测和价格优化作为的问题来处理，也可以同时优化库存水平和价格，总之其目的是优化收入。使用时序预测引擎，帮您预测未来。咨询数据分析SaaS

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