数据挖掘大数据选址问题ppt课件.pptx

数据挖掘大数据选址问题ppt课件 本资源是关于数据挖掘在大数据选址问题中的应用，以下是从该资源中提炼出的相关知识点： 1. 大数据时代的4个“V”： 大数据的定义可以归纳为4个V：海量的数据规模（volume）、多样的数据类型（variety）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）和巨大的数据价值（value）。 2. 商铺选址问题： 利用对目标地段的位置，热门商圈，离居民区、学校、商业区的距离，还有调查人流量、交通方式等数据进行分析，可以帮助商铺选址。数据挖掘技术在大数据时代中为商铺选址带来了答案。 3. 大数据在商铺选址中的应用： 大数据可以帮助商铺选址分析目标地段的位置，热门商圈，离居民区、学校、商业区的距离等数据，进行商铺选址的优化。 4. 百度大数据实验室： 百度大数据实验室可以对比各种各样的数据，了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息，可以帮助快餐连锁店在决定门店选址中节省大量的开支。 5. 慧选址： 慧选址可以实地考察兴趣点、网民行为、消费能力、消费习惯、人口、经济数据、小区、房屋、商圈面数据等，构建了一套精准的选址分析模型，可以快速准确的帮你分析出什么类型的店开在什么地方可以挖掘最大的用户群体，并热心的为你推荐周边的待租店铺，帮你快速选择出最合适的最符合你期待的店铺位置。 6.大数据在选址优化中的应用： 大数据可以对比各种各样的数据，了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息，可以帮助快餐连锁店在决定门店选址中节省大量的开支。大数据可以帮助商铺选址分析目标地段的位置，热门商圈，离居民区、学校、商业区的距离等数据，进行商铺选址的优化。 7. 数据挖掘技术在商铺选址中的应用： 数据挖掘技术可以帮助商铺选址分析目标地段的位置，热门商圈，离居民区、学校、商业区的距离等数据，进行商铺选址的优化。 8. 大数据时代的挑战： 大数据时代的挑战包括数据量的急剧增加、数据类型的多样性、数据流转的快速性和数据价值的巨大性等。 9. 选址优化模型： 选址优化模型可以帮助商铺选址分析目标地段的位置，热门商圈，离居民区、学校、商业区的距离等数据，进行商铺选址的优化。 10. 慧选址的优势： 慧选址可以实地考察兴趣点、网民行为、消费能力、消费习惯、人口、经济数据、小区、房屋、商圈面数据等，构建了一套精准的选址分析模型，可以快速准确的帮你分析出什么类型的店开在什么地方可以挖掘最大的用户群体，并热心的为你推荐周边的待租店铺，帮你快速选择出最合适的最符合你期待的店铺位置。