传统零售数据分析怎么用

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。定制分析服务门槛和价格都很高？选择SaaS，不养团队、弹性成本！传统零售数据分析怎么用

电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。咨询数据分析报价我们不做表面文章。深度精炼，不浪费您的宝贵数据矿藏。

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。

大多数专业分析软件昂贵、复杂、投资巨大、业务侵入深、使用门槛高、只适合专业人士使用。还有很多基于大数据平台的产品，实 际上做得是统计、切片、汇总、展示、数据可视化、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅。而数据挖掘能力较强的平台或工具，不成本很高，而且需要操作者有很强的技术能力，一般业务人员很难用起来。我们的产品定位于轻量、云端、随用随取、贴合实际业务、产生价值。另外，我们系统的产出定位于小型的咨询报告，可以一定程度上替代分析团队或咨询公司，很大程度上降低用户的成本。使用RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。

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。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。个性化数据分析智能诊断

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