线上数据分析预测

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线性回归与归因引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，受哪些因素影响？哪些有正面作用？哪些无效或有反作用？因素变化后指标如何变化？可靠性如何？使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。只需片刻，即可处理多达200万条数据，并将图文并茂的报告呈现眼前。制定面向未来的策略，提高胜算。 您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，受哪些因素影响？ 哪些有正面作用？哪些无效或有反作用？因素变化后指标如何变化？可靠性如何？停止猜想，开始洞察。基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——线性回归与归因分析引擎”： ▶自动建模技术建立线性回归或广义回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值； ▶自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度； ▶基于共线性分析，挖掘不同因素之间的关联性和耦合性新零售数据分析费用是多少掌握关键技术，并拥有自主知识产权。

个性化推荐引擎：您有许多商品或服务在售，比如餐厅、超市、网店、美容院、健身房等。您想为不同顾客推荐感兴趣的商品，以促进销售和提高用户体验。使用个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。只需片刻，即可处理多达100万条用户行为和20万条用户属性，对多达20万个用户进行个性化推荐，并将图文并茂的报告呈现眼前。为每人推荐一组喜欢的东西，提高用户体验，促进您的销量。 无论您是一家餐饮零售、健身美容、汽车保养，还是做网店、电子书、线上服务，您一定很想知道，您的顾客对哪些东西感兴趣，并优先推荐。怎么才能又快又准的为顾客推荐呢？停止揣测，开始探究。不需要懂技术，基于便捷高效的“暖榕敏捷数据挖掘系统—个性化推荐引擎”，用低成本为您的每个客户制定优先的产品推荐序列，延申你的洞察力，提高营收并改善用户体验。

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。安全可靠：只做技术服务，所有数据结果将在分析完毕后定时清理。

计算引擎为我们自研的异构多云计算集群。基于该项技术，多个不同的云服务，如阿里云、华为云、腾讯云、aws、用户私有云等，可以构成为一个统一的虚拟计算集群，云中所有资源通过共享资源调度器进行统一管理，并使用加密渠道进行通信。该技术较传统云计算技术更灵活，可充分调用不同网络环境下的计算资源。 数据对象存储为共享文件存储区。用户的基础数据，原始数据文件、结果数据文件、任务参数、咨询报告等均可存储于其中。为保证用户数据安全，所有内容均加密存储，并将定期清理。优化推广和客户维护策略。零售数据分析报表

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很多人会质疑餐饮行业数据分析挖掘的意义，比如数据从哪里来，分析后的数据有什么用，能带来利润的增加吗？ 暖榕敏捷数据挖掘系统针对餐饮行业的特点，对多个模块进行大量的数据适配，例如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、帕累托分析器、RFM客户价值分析器、渠道转化分析器等，适合非常的餐饮行业场景。例如销量预测（含活动、新品、天气、节假日等因素分析）、菜品组合策略与加单推荐、重要和长尾菜品分析、重要和长尾顾客分析、个性化菜单推荐、客户分群营销策略（保持客户/价值客户/发展客户/挽留客户）等，可以使用很低的成本为餐厅进行专业咨询级智慧赋能线上数据分析预测

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