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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。在线数据挖掘报表多场景适用：历经实际行业需求和数据的充分验证！
但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队，但效果往往不够理想。除技术因素外，通常还有以下两个原因：业务和数据形态千差万别。且不说不同行业，即使同一连锁店的不同门店，情况也各不相同，外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节，而造成偏差；销量预测是时序预测，而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比，外推预测是根据历史预测未来，不确定性更大。即便如此，大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力，在市场竞争或转型升级时都颇为被动。
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；为每个客户定制个性化的产品推荐序列，提高成交率并优化客户体验。
工业涉及的环节很多，每个环节都需要采用不同类型和数量的软件系统和硬件设备。这些软硬件资源在运行过程中产生了海量数据。利用暖榕敏捷数据挖掘系统，可以有效提高工业大数据的分析挖掘能力，从海量数据资源中发现潜在的有价值的信息，提高工业生产决策的准确性，进一步提高工业生产效率。基于暖榕敏捷数据挖掘系统的工业大数据挖掘，可以构建设备故障诊断、设备性能评估、能耗预测、流程优化、产品质量分析、归因分析、产品价值分析等多个方向的解决方案，从而推动工业大数据挖掘走向实用化和普遍化。除此之外，暖榕敏捷数据挖掘系统的低门槛使用特性、弹性计算特性、可私有化部署特性等，可满足不同用户的个性化要求（如数据合规、与原系统融合等），更好的为工业客户服务。掌握关键技术，并拥有自主知识产权。在线数据挖掘报表
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。经济数据挖掘个性化推荐
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。经济数据挖掘个性化推荐
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