传统零售数据挖掘

在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的，甚至可以说，在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的，因为观察到的收益提升可能与市场趋势，竞争对手的行动，顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战，而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此，在过去的十年中，主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段，它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。传统零售数据挖掘

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。时间序列数据挖掘系统基于线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。

医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理，挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果，每一项具体的过程都可能需要反复执行。 数据预处理 即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源，主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8]，在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选，可以降低误差，终形成便于挖掘的数据。 数据挖掘过程 经过特定的技术和运用决策树、粗糙集，甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估，得到有用的分析信息，为用户提供相应的辅助支持。 模式评估 也称数据分析，是从构建的数据库中发现有价值的信息，并对其进行判断以及合理预测，为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。 知识表示 即结果评价与展示，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化。

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很多报表工具只能统计、聚合、切片、下钻、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅，无法应对深度需求。传统零售数据挖掘

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