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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。新型数据挖掘方法衡量客户价值和客户创造利益的能力，识别高价值客户、维持客户、发展客户和挽留客户。

很多人会质疑餐饮行业数据分析挖掘的意义，比如数据从哪里来，分析后的数据有什么用，能带来利润的增加吗？ 暖榕敏捷数据挖掘系统针对餐饮行业的特点，对多个模块进行大量的数据适配，例如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、帕累托分析器、RFM客户价值分析器、渠道转化分析器等，适合非常的餐饮行业场景。例如销量预测（含活动、新品、天气、节假日等因素分析）、菜品组合策略与加单推荐、重要和长尾菜品分析、重要和长尾顾客分析、个性化菜单推荐、客户分群营销策略（保持客户/价值客户/发展客户/挽留客户）等，可以使用很低的成本为餐厅进行专业咨询级智慧赋能

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大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。咨询数据挖掘SaaS

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