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基于暖榕云计算平台,餐饮数据挖掘潜在客户挖掘,餐饮数据挖掘潜在客户挖掘,我们对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素,具体包括时间、影响因素(天气、温度、促销活动、是否暑假、是否寒假等)和历史销量,餐饮数据挖掘潜在客户挖掘。此处,“回测个数”(用于对历史数据进行回测)和“预测个数”(预测未来的个数)均设为1000,“是否取对数变换”和“是否考虑假日”均设为“自动”,“是否考虑周”设为“是”,并将所有的节假日都纳入考察范围:设置任务参数,稍顷,任务完成细致和充分的测试,保证可靠性;餐饮数据挖掘潜在客户挖掘
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。自动数据挖掘工具有哪些使用RFM客户价值分析器,衡量客户价值和客户创造利益的能力。
电商平台为我们提供了大量的数据,以及消费者的反馈数据,从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者,考虑到数据量以及用户群体的丰富性,我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场,产品和消费者,所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据,然后通过数据挖掘,从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联,从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系,然后进行数据分析,为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。
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