【摘 要】
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当前很多大公司提供了基于全渠道营销的零售业优化系统可以对零售业给出促销、定价、清仓方案，本文的原理是利用客户的历史销售数据，设置不同的权重、变量，建立促销或者定价模型
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当前很多大公司提供了基于全渠道营销的零售业优化系统可以对零售业给出促销、定价、清仓方案，本文的原理是利用客户的历史销售数据，设置不同的权重、变量，建立促销或者定价模型。实践证明在整个业务建模领域，对最终销售效果影响最大的因素是模型建立者的行业经验，模型中纯粹的算法反而居于末位。本文从数据挖掘角度，利用朴素贝叶斯分类预测技术，基于所建立模型的历史销售数据，从建模以外的角度出发，在另一个切面发掘客观数据中的有效信息，为建模策略的制定提供有效的参考信息和科学的决策依据。
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