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在线数据挖掘

更新时间:2025-09-19      点击次数:35

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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。我们知道你的数据是金矿,我们丝毫不会试图占有。

数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中,提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济全球化和互联网技术的发展,使得各个行业的数据以“”式的速度增长,传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作,对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有价值的信息呢?我们陷入了“被信息所淹没,却饥渴于知识”的困境,数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。 简单的才是好用的:极简界面,极简操作。复杂的事情交给我们,耳目一新的见解即时奉上。数据挖掘个性化推荐

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