某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評(píng)分的稀疏性，計(jì)算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無(wú)法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒(méi)有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)...

客戶分群與評(píng)級(jí)：關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運(yùn)營(yíng)商…你來(lái)自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細(xì)致有效的管理...

渠道轉(zhuǎn)化分析器：無(wú)論您是電商新媒體、pp運(yùn)營(yíng)、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉(zhuǎn)化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，掌握轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。 促進(jìn)客...

目前，自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖...

工業(yè)涉及的環(huán)節(jié)很多，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要采用不同類型和數(shù)量的軟件系統(tǒng)和硬件設(shè)備。這些軟硬件資源在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)。利用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，可以有效提高工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析挖掘能力，從海量數(shù)據(jù)資源中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息，提高工業(yè)生產(chǎn)決策的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步提高工業(yè)...

醫(yī)學(xué)作為一個(gè)專業(yè)、復(fù)雜的學(xué)科，需要處理各種各樣的數(shù)據(jù)，如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等?，F(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔(dān)著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學(xué)術(shù)交流、發(fā)表論文、評(píng)職稱等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務(wù)工作者由于技能背景所險(xiǎn)，往往不具...

您想知道未來(lái)的銷量、客流、營(yíng)收；您想優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動(dòng)、購(gòu)物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來(lái)，制定面向未來(lái)的策略，提高勝算 無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您...

如今,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來(lái),電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購(gòu)流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問(wèn)題。電商通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特...

如今,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來(lái),電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購(gòu)流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問(wèn)題。電商通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特...

零售商準(zhǔn)備一次促銷活動(dòng)，即對(duì)某個(gè)或者一組特定商品進(jìn)行有時(shí)限的折扣。對(duì)促銷活動(dòng)的規(guī)劃需要估計(jì)到下列有關(guān)的值： 哪些產(chǎn)品的庫(kù)存需要避免在活動(dòng)結(jié)束前缺貨？什么樣的價(jià)格會(huì)優(yōu)化收入？?jī)r(jià)格可以考慮是一個(gè)恒定值或者是一個(gè)從活動(dòng)開(kāi)始到結(jié)束不同時(shí)間段的函數(shù)。我們將考慮庫(kù)存水平是...

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識(shí)。然而數(shù)據(jù)的“式”增長(zhǎng)，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來(lái)。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data...

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項(xiàng)具體的過(guò)程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清...

該問(wèn)題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個(gè)性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問(wèn)題，因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店...

我們是一家算法與數(shù)據(jù)挖掘解決方案提供商，成立于2019年12月。 團(tuán)隊(duì)關(guān)鍵成員畢業(yè)于清華、上海交大、哈工大等名校，曾供職于阿里巴巴、螞蟻金服、國(guó)家信息中心、中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng)研究院等公司。我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)和算法技術(shù)的研發(fā)落地，滿足客戶對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智...

客戶分群與評(píng)級(jí)：關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運(yùn)營(yíng)商…你來(lái)自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細(xì)致有效的管理...

在廣告或者特價(jià)優(yōu)惠活動(dòng)中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負(fù)面效應(yīng)（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時(shí)， 這些資源將會(huì)影響用戶的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購(gòu)買(mǎi)更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠...

計(jì)算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計(jì)算集群?；谠擁?xiàng)技術(shù)，多個(gè)不同的云服務(wù)，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個(gè)統(tǒng)一的虛擬計(jì)算集群，云中所有資源通過(guò)共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計(jì)算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用...

渠道轉(zhuǎn)化分析器：無(wú)論您是電商新媒體、pp運(yùn)營(yíng)、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉(zhuǎn)化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，掌握轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。 促進(jìn)客...

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實(shí)際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用，咨詢報(bào)告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項(xiàng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘...

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實(shí)際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用，咨詢報(bào)告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項(xiàng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘...

隨著傳感器、移動(dòng)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運(yùn)作模式發(fā)展。許多先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源，導(dǎo)致人們無(wú)法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個(gè)方面和出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技...

響應(yīng)建模被的應(yīng)用在營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價(jià)，需要識(shí)別出客戶對(duì)這些激勵(lì)的反應(yīng)。 有這對(duì)性的郵件促銷、活動(dòng)和贈(zèng)品（如 4S 店提供的太陽(yáng)眼鏡）通常需要識(shí)別出優(yōu)價(jià)值的客戶來(lái)降低營(yíng)銷費(fèi)用。 客戶挽留計(jì)劃需要識(shí)別出那些可能會(huì)離開(kāi)但可以通過(guò)激勵(lì)...

RFM客戶價(jià)值分析器 您可能有很多客戶、會(huì)員或粉絲。基于RFM客戶價(jià)值分析器，可以非常便利地衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力，并識(shí)別您的重要價(jià)值客戶、保持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別您的重要價(jià)...

當(dāng)前，全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來(lái)可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí)，也帶來(lái)海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí)，那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)...

計(jì)算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計(jì)算集群?；谠擁?xiàng)技術(shù)，多個(gè)不同的云服務(wù)，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個(gè)統(tǒng)一的虛擬計(jì)算集群，云中所有資源通過(guò)共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計(jì)算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用...

BI 工具或報(bào)表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實(shí)際挖得很淺，無(wú)法應(yīng)對(duì)深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計(jì)算和人工智能技術(shù)，開(kāi)發(fā)一套彈性、易用、簡(jiǎn)單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特...

計(jì)算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計(jì)算集群。基于該項(xiàng)技術(shù)，多個(gè)不同的云服務(wù)，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個(gè)統(tǒng)一的虛擬計(jì)算集群，云中所有資源通過(guò)共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計(jì)算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用...

工業(yè)涉及的環(huán)節(jié)很多，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要采用不同類型和數(shù)量的軟件系統(tǒng)和硬件設(shè)備。這些軟硬件資源在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)。利用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，可以有效提高工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析挖掘能力，從海量數(shù)據(jù)資源中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息，提高工業(yè)生產(chǎn)決策的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步提高工業(yè)...

銷量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷量預(yù)測(cè)和老店/老品銷量預(yù)測(cè)，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測(cè)（下文銷量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷量預(yù)測(cè)） 為什么要預(yù)測(cè)銷量？銷量預(yù)測(cè)對(duì)生鮮零售和餐飲行業(yè)非常重要。業(yè)內(nèi)的朋友一定深有感觸：由于產(chǎn)品及原料存在保質(zhì)期，若儲(chǔ)備不足，會(huì)限制供應(yīng)能力、...

醫(yī)學(xué)作為一個(gè)專業(yè)、復(fù)雜的學(xué)科，需要處理各種各樣的數(shù)據(jù)，如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等?，F(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔(dān)著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學(xué)術(shù)交流、發(fā)表論文、評(píng)職稱等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務(wù)工作者由于技能背景所險(xiǎn)，往往不具...