科技赋能药店防疫战

疫情期间,药店承担起了为基层社区人民群众守护健康的重任,响应国家号召坚持开店。但特殊时期药店的经营面临极大的挑战,除了一线员工顶着层层压力冲锋陷阵、忙碌不堪外,疫情也对连锁药店带来诸多影响。

面向销售数据的多项缺失值关联性的增量填补

数据缺失会影响数据的质量,可能导致分析结果的不准确和降低模型的可靠性,缺失值填补能减低偏差方便后续分析.大多数的缺失值填补算法,都是假设多项缺失值之间是弱相关甚至无相关,很少考虑缺失值之间的相关性以及填补顺序.在销售领域中对缺失值进行独立填补,会减少缺失值信息的利用,从而对缺失值填补的准确度造成较大的影响.针对以上问题,本文以销售领域为研究目标,根据销售行为的多维度特征,利用不同模型输出值的空间分布特征特性,探索多项缺失值的填补更新机制,研究面向销售数据多项缺失值增量填补方法,根据特征相关性,对缺失特征排序并用已填补的数据作为信息要素融合对后面的缺失值进行增量填补.该算法同时考虑了模型的泛化性和缺失数据之间的信息相关问题,并结合多模型融合,对多项缺失值进行有效填补.最后基于真实连锁药店销售数据集通过大量实验对比验证了所提算法的有效性.

会员数据盘活的价值与方式

数据，已经渗透到当今每一个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长浪潮的到来。