大数据挖掘工具—遗传神经网络(巨鹿网络)V0.2.pdf


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2024-04-12
数据 商品 挖掘 工具 情况 预测 模型 销量 个体 客户
2 MB

大数据挖掘工具—遗传神经网络
垂直电商数据价值核动力引擎
巨鹿网络
目录
大数据挖掘工具介绍
大数据挖掘工具环境
大数据挖掘工具应用
大数据挖掘工具价值4
1
2
3
大数据挖掘工具示例5
遗传神经网络是具有自学习能力的仿生类基础软件,实现机器学习,其技
术原理是模拟人脑的思维方式实现数据的智能化处理。
大数据挖掘工具之遗传神经网络
根据历史数据,自学习、自建数据模型,做预测分析辅助决
策,并擅于处理非线性数据(是指那些很难用数学公式演算的业
务逻辑),它的适应性强,通过学习,程序能自己设计一套数据
模型来应对各行各业的问题。
模型
预测智能
开发
情况 技术模型 业务功能模块(举例)
分析
对象 解决问题
版本
稳定
预测估值
预测商品销量或金额等数据
(详见运用环境)未来一段
时间的数值及趋势,精准度
根据历史数据支持情况而定。
群体、
个体
预知商品未来某时间里销量
情况,优化商品结构,提前
备货,既能满足客户需求增
加销量,又能降低库存提升
利润。
预估分类
预估某个商品(类目)可能购买
的客户(客户群)有哪些,
对有相似需求的客户群进行
分类。
群体、
个体
新、老商品(类目)里寻找
潜在客户;帮助新、老客户
寻找需求的商品,提升营销
精准度。
模拟器 新品测款、定价、营销方案等模拟实施效果。 个体
输入商品相关信息、价格、
营销折扣等,预测销量、金
额等情况,预知投入产出情
况,有的放矢。
大数据挖掘工具之核心技术模型
开发
情况 技术模型 业务功能模块(举例)
分析
对象 解决问题
测试
版本
估值与分类
交叉
预测某时间高销量的商品,每个
商品预估可能购买的客户有哪些,
并预估购买可能性的百分比。
群体、
个体
商品与客户视角自由切换,
提升对未来需求把握的精
准度。
最佳组合
销量最大化(极值),开发服装
新品,商品属性分别由什么颜色、
风格、长度、面料等组合因素构
成,寻找到最佳组合方案。
群体、
个体
将影响结果的不同因素组
合分析,建立因素与结果
之间


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