数据驱动型决策在零售业的重要性以及相关数据挖掘问题

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本文内容包括零售业中的多个常见问题,如响应建模、推荐系统、需求预测、价格差异、促销活动规划、类目管理、财务影响等。零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题,如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。在这篇文章中我们试图采用更加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如何使得决策更加自动化。
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