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，零售数据挖掘智能，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，零售数据挖掘智能，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，零售数据挖掘智能，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。使用帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。零售数据挖掘智能

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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。基于时序预测引擎，帮您预测未来。

这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言，这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制： 店铺区域：连锁零售商店一般都位于不同的社区内，这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小：诸如软饮料或化妆品之类的消费品（FMCG）具有较高的周转率，消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品，这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔，并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一（BOGO）优惠也与此机制有关。 促销活动：客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域，在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。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。零售数据挖掘智能

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价格逐步下滑是数码、电脑市场发展的必然走势，要获得更多的盈利和发展空间，就必须扩大规模和销量。为获得更大的销量，必然会降低产品的收入空间，未来数码、电脑 市场的收入空间将会日渐缩小，厂商需要在其他方面，如产品个性化设计、附加功能或减少销售环节的收入损耗等方面来拓展收入空间。在相对平淡的数码、电脑市场，消费类产品依然表现低迷，反而是商用数码、电脑成为了市场销量的主要拉动力。消费类数码、电脑与商用类主要差别在于用户需求的不可替代性以及不同用户对于产品后期使用成本的重视程度。近两年国内办公领域以及电子竞技行业的飞速发展，给我销售市场提供了一定活力，促使产量有所回升。2018年我国销售行业需求市场规模约138.03亿美元，占比全球比重559.17亿美元份额的24.68%。未来几年，国内销售行业占比全球比重将接近30%，发展空间看好。作为国内计算机产业的制造主力，位于长江三角洲和珠江三角洲附近的整机制造厂商得利于低廉的成本获得了稳定的市场占比。然而，由于上游资源被少数企业所垄断，而导致销售配件的价格浮动加大。零售数据挖掘智能

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