该问题典型的应用有推荐系统， 个性化搜索结果， 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用： 厂商赞助折扣可以归为这类问题，因为零售商对激励的成本不关心（由厂商覆盖这部分成本）, 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域，如杂货店或者百货商店，因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益，深圳行业数据分析，因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度，如生活方式，深圳行业数据分析。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的，可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具，深圳行业数据分析。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像，因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像，就像根据客户购买来对客户画像。我们不做表面文章。深度精炼，不浪费您的宝贵数据矿藏。深圳行业数据分析

客户分群与评级：关注客群的内部结构，从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。关注客群的内部结构 从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。你是可能是一家电商、新媒体、连锁餐饮、游戏运营商…你来自于各行各业，且有很多的客户。你一定想更细致有效的管理客群。用层次和结构代替混沌：基于前沿的技术和丰富的经验，为你建立满足清晰性、直观性、层次性、业务解释性的客群体系。帮助你从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识客群，为客户管理和分类营销指明方向。上海amos数据分析难以置信，怎么知道有没有忽悠我？同时输出建模结果和测试结果，并同时输出各种建模指标。

在这个大数据时代，很多企业都利用数据开始做营销，有些企业做的很成功，而有些企业却反响平平。其实说到底就是因为，做的成功的企业有着自己的一套数据挖掘系统或方法，而有些企业只是为了做而坐，或依赖平台、或依赖服务商等，尤其是一些新零售企业或是科技企业。比如说，很多公司开始做数据营销都是以自己的想法为中心的，自己想怎么做，就武断的取哪些数据进行分析。但其实应该深挖下去，怎么做，其实可以先利用身边的一些资源。比如销售、代理商、客户、同类历史客户、网站等收集数据。第二步就是利用这些数据挖掘线索了。但是像我们以前说的那样，决定数据价值的并不是工具，而是人脑本身。

项目经验 工业及制造业： • 神华集团黑岱沟露天煤矿设备健康状态智能评估系统 • 黑龙江某部边防巡逻艇柴油机状态监测与故障诊断系统（总 装备部） • 美国密歇根大学智能维护中心刀具全生命周期分析 • 哈工大应用智能实验室搬运机械手状态监测与故障诊断系统 • 哈电集团汽轮机叶片性能监测与剩余寿命预测 • 新奥集团危化品运输路线优化与用时预测 市政： • 上海市人口区域洞察（上海统计局） • 上海浦东公安报案报警预测分析（上海公安浦东分局） • 上海电信用户停机预警及欠费预测模型（上海电信账户中心） • 上海12345市民热线工单自动分类及热点追踪（上海市民热线） • 上海电信增值业务（流量包、语音包、假日包）潜在客户挖掘 金融： • 淘宝店铺反洗钱行为挖掘 • 万达金融集团智能投顾系统 • 万达金融集团量化交易系统 • 快钱（快易花）潜在用户挖掘 • 快钱（快易花）用户评级与风险识别我们期待每个结果都是一份不错的微型咨询报告。

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。丰富的行业经验，更理解需求，支持个性化定制。佛山网店数据分析

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