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机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测

对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。

地铁商铺选址逻辑:用数据规避风险

做过O2O(Online To Offline,在线离线/线上到线下)的小伙伴知道,GIS数据需要具体到精准的位置(即经纬度);对于连锁门店,使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑:数据有助于企业节省开支,同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。

智能推荐平台项目

大数据时代精确营销不仅需要精准客户知识挖掘作为基础,还需要客户智能推荐作为核心业务应用。但目前企业普遍存在数据分析应用缺乏统筹支撑,营销规则匹配难度大、精度低,预演响应慢,缺乏再学习等问题。因此,需要通过规范化模型管理及应用能力,强化统筹支撑管理基础,优化智能客户推荐。

 
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