零售行业数据挖掘帮企业提升管理水平 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导语：零售业经常通过广告、优惠券和各种打折及组合购买等让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。认真分析促销活动的有效性，有助于提高企业利润，多维分析也可以满足这方面分析的需求，方法是通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后对比等有关情况。此外，关联分析可以找出哪些商品可能随降价商品一同购买，特别是与促销活动前后的销售比较。现在随着科学技术的发展，它更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。但所有企业面临的共同问题是，企业的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少。 |
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 数据挖掘提升零售企业提高管理水平 对于零售连锁企业管理者而言，整合、规范企业的业务流程，高效、准确传输连锁体系内的庞杂数据；利用IT支持连锁企业的多元化经营，提高顾客管理服务价值；提高连锁扩张效率，让IT能为企业管理创新和升级提供强劲支撑平台，才能打造智慧卖场，保持企业的领先优势。1、数据里淘金 数据挖掘是已成为企业的制胜秘笈。在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应，more...
数据挖掘应用的困境和展望 一、数据挖掘的内在局限性 对数据挖掘技术期望过高，是数据挖掘应用过程中经常出现的一个问题。企业管理人员或者业务人员抱着美好的愿望，希望数据挖掘像“魔杖”一样解决面临的棘手问题，但是如果要求的结果与已有的数据没有关联（或者相关性太小），数据挖掘是无能为力的。一个典型的情况是，企业可能会要求挖掘出客户流失的原因。二、把数据挖掘当作一个IT项目来做 IT专more...
数据挖掘主要实现的几种功能 1、数据总结。其目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。2、数据分类。其目的是学会一个分类函数或分类模型(也称作分类器)，该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。3、数据聚类。是把一组个体按照相似性归成若干类别，即"物以类聚"。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小，而不同类别的个体间的距离尽可能地大。4、关联规则。关联规则是形式如下的一种规则，"在购买面包和黄油的顾客中，more...
大数据在零售行业的发展 中国的零售商们，很多年前就已经对企业的数据，企业内部的营运数据，销售数据进行了有效的存储，这些对于零售商而言，在进入大数据时代以后都是非常宝贵的财富。销售商品曾经很简单：能够赚取最大利润的零售商往往对消费者的购买趋势能够最快做出反应。因此尽管销售过程也许并不容易，但是销售数据却能轻易获得。不过自从所有零售商都开始采取相同的手段，由于他们互相争抢的消费人群相同，利润也就不再那么容易赚取了。大数据正在逐步改变这种现象，促进零售业的发展。如今的零售商都会在抢购热潮来临之前（more...
零售数据整理分析的重要性 随着我国经济的快速增长和本土企业规模的不断扩大，经济决策逐渐由拍脑袋的“经验决策”向“数据决策”科学化规范，越来越多的企业开始意识到通过零售数据整理分析，进而数据决策的准确性和安全性。“用数据说话，做理性决策”已逐渐为众多企业经营者和管理者所共识。只有通过数据整理分析才能把数据转化为可供决策使用的知识，才能真正创造出企业效益。不仅如此，通过对数据进行深层次的分析和钻取，还能发现隐藏在庞大数据背后的商机，充分运用数据仓库的强大功能，为企业管理层提供多视角、深层次的报表，为企业管理more...
【正-文-结-束】
大数据时代对企业经营决策的影响分析伟创软件 -> 在互联网时代获得数据的方式多样，获得的数据形态丰富，有很多数据只是能够单纯的判断出结果而无法判断出处和因果。而传统观念是要获知事情的因果，也就是说不仅仅要知其然，而且还要知其所以然。而大数据时代的背景下这一点是非常难以做到的，所以获得的参考数据在形态上和数量上虽然获得了大规模提升，而对于数据做出合理的审核和判断也是未来决策者的难题。..
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