时间序列数据分析报表

响应建模被的应用在营销和客户关系管理上： 确定特定的折扣、优惠券和特价，需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品（如 4S 店提供的太阳眼镜）通常需要识别出优价值的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如，电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件，这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。挖掘不同因素之间的关联性和耦合性。时间序列数据分析报表

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。物流数据分析智能诊断即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。

智能拟合引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。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。寻找各种因素与目标值之间的关系，并预测未知。无论您来自什么领域，营销、制造、贸易、服务、物流、研发...您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，开始洞察。您无需了解技术，基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——智能拟合引擎”，我们不帮您用简单的方式对各种因素进行拟合，还帮您测算不同因素的影响程度。即使您的数据中混杂有数据、文本、还是时间，抑或您的数据中有很多缺失值，放心，我们一并帮您处理！

零售商准备一次促销活动，即对某个或者一组特定商品进行有时限的折扣。对促销活动的规划需要估计到下列有关的值： 哪些产品的库存需要避免在活动结束前缺货？什么样的价格会优化收入？价格可以考虑是一个恒定值或者是一个从活动开始到结束不同时间段的函数。我们将考虑库存水平是预先确定的，零售商试图计算优价格这种情况。这是时尚零售商在处理季节性清仓和款式翻新中遇到的典型问题。这一问题可以以不同的方式来定义，如将需求预测和价格优化作为的问题来处理，也可以同时优化库存水平和价格，总之其目的是优化收入。我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。

零售商向客户提供一组产品时，针对每个用户都制定不同的价格来大化整体的收入。另外，该问题可以重新定义为提供定向折扣从而在基线价格上改变价格。价格差异被的应用在零售业并且存在非常多种显性和隐性的形式：优惠券，店铺级价格分区，和折扣都是价格差异的例子。价格区分与通过数量折扣来提升销售是相关的。动态定价能用价格差异的原则和模型来增量的调整价格。尽管我们在问题的定义中暗示了是细粒度的个体定价方式，但是这是非常极端的情况更多常见的方法是对大的客户分群设置不同的价格。细致和充分的测试，保证可靠性；时间序列数据分析销售

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服务总线为我们服务输出总线，在整个系统中起桥梁和纽带的作用。系统整体为前后端分离架构，前端负责展示，后端负责计算。只要符合预定的数据传输格式，任何前端样式或后端结果都可结合，并为实现方式多样化提供了充分的灵活性。得益于服务总线的存在，前端输出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、触屏、PC 等等，从而实现多端展示和云上统一。这为产品的具体表现形式提供了无限的弹性和想象空间。基于新一代信息技术，可以用更新颖、更便利的方式为用户提供更加激动人心的服务。时间序列数据分析报表

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