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)挖掘提供契機(jī)。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識(shí)，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測(cè)、偏差檢測(cè)等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來(lái)自設(shè)計(jì)、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡(jiǎn)單相關(guān)性、時(shí)間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進(jìn)性；時(shí)間序列...

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)生產(chǎn)效率?；谂琶艚輸?shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘，可以構(gòu)建設(shè)備故障診斷、設(shè)備性能評(píng)估、能耗預(yù)測(cè)、流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量分析、歸因分析、產(chǎn)品價(jià)值分析等多個(gè)方向的解決方案，從而推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘走向?qū)嵱没推毡榛?。除此之外，暖榕敏捷?shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的低門檻使用特性、彈性計(jì)算特性、可私有化部署特性等，可滿足不同用戶的個(gè)性化要求（如數(shù)據(jù)合規(guī)、與原系統(tǒng)融...

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時(shí)，針對(duì)每個(gè)用戶都制定不同的價(jià)格來(lái)大化整體的收入。另外，該問(wèn)題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價(jià)格上改變價(jià)格。價(jià)格差異被的應(yīng)用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級(jí)價(jià)格分區(qū)，和折扣都是價(jià)格差異的例子。價(jià)格區(qū)分與通過(guò)數(shù)量折扣來(lái)提升銷售是相關(guān)的。動(dòng)態(tài)定價(jià)能用價(jià)格差異的原則和模型來(lái)增量的調(diào)整價(jià)格。盡管我們?cè)趩?wèn)題的定義中暗示了是細(xì)粒度的個(gè)體定價(jià)方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對(duì)大的客戶分群設(shè)置不同的價(jià)格。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會(huì)試圖占有。銷量數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)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...

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)用不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的計(jì)算資源。 數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)為共享文件存儲(chǔ)區(qū)。用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務(wù)參數(shù)、咨詢報(bào)告等均可存儲(chǔ)于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲(chǔ)，并將定期清理。我們知道掘金的過(guò)程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問(wèn)題。新零售數(shù)據(jù)分析報(bào)價(jià)SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用...

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)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問(wèn)題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來(lái)看，推薦系統(tǒng)問(wèn)題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來(lái)銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品，每一個(gè)產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個(gè)“長(zhǎng)尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這...

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)買更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績(jī)大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來(lái)大化總體的收益目標(biāo)。彈性成本：按需使用，不需運(yùn)維、不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、節(jié)省高額咨詢費(fèi)！自動(dòng)數(shù)據(jù)分析工具您想知道未來(lái)的銷量、客流、營(yíng)收；您想優(yōu)化庫(kù)存和供...

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)，往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包含了時(shí)序預(yù)測(cè)模塊（時(shí)序預(yù)測(cè)引擎）、關(guān)聯(lián)分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個(gè)性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識(shí)別引擎）、歸因分析模塊（線性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫(yī)務(wù)工作者方便快捷地進(jìn)行高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析和挖掘，數(shù)分鐘既出結(jié)果。讓廣大醫(yī)務(wù)工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力...

個(gè)性化推薦引擎：您有許多商品或服務(wù)在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進(jìn)銷售和提高用戶體驗(yàn)。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達(dá)100萬(wàn)條用戶行為和20萬(wàn)條用戶屬性，對(duì)多達(dá)20萬(wàn)個(gè)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗(yàn)，促進(jìn)您的銷量。 無(wú)論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書、線上服務(wù)，您一定很想知道，您的顧客對(duì)哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準(zhǔn)的為顧客推薦呢？停止揣測(cè)，開始探究。不需要懂技術(shù)，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個(gè)性化推...

對(duì)暖榕來(lái)說(shuō)，關(guān)鍵的是，不斷增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力，提高為顧客更好的解決問(wèn)題的能力。事實(shí)上，我們?cè)陧?xiàng)目初期就以關(guān)鍵算法為抓手，充分設(shè)計(jì)了系統(tǒng)架構(gòu)的彈性，支持新算法新功能的無(wú)限擴(kuò)展。算法是我們的關(guān)鍵能力，也是系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。我們將發(fā)揮所長(zhǎng)，以算法創(chuàng)新為抓手，以系統(tǒng)架構(gòu)和功能實(shí)現(xiàn)為依托，以實(shí)際落地場(chǎng)景為指南，遵循既要?jiǎng)?chuàng)新又要有用的原則，不斷開發(fā)先進(jìn)、實(shí)用、高價(jià)值的算法軟件產(chǎn)品及服務(wù)?？萍几?jìng)爭(zhēng)不進(jìn)則退，行業(yè)發(fā)展日新月異。我們期待在已取得的成績(jī)上，實(shí)現(xiàn)更多的技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)突破，為客戶、為行業(yè)、也為國(guó)家數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析類型銷量預(yù)測(cè)可以分為新店/...

? 我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)、計(jì)算和算法技術(shù)的研發(fā)落地。 ? 針對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)和實(shí)際需求精細(xì)打磨，為您真正帶來(lái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能力。 ? 我們的用戶覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業(yè)，并在向更多行業(yè)源源不斷輸出價(jià)值。 ? 您可以通過(guò)暖榕?敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)平臺(tái)隨用隨取，也可以定制全套落地解決方案。 /定制部署的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)：定制開發(fā)和部署一攬子解決方案；業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)源、平臺(tái)環(huán)境的深度融合；滿足您對(duì)全功能、定制化、模塊化、算法算力和安全性的高度期待。 觸手可及的SaaS云服務(wù)：開箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿?cái)?shù)據(jù)科技帶來(lái)的價(jià)值；可以用它來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)、改進(jìn)產(chǎn)品、預(yù)測(cè)銷量、獲取客戶、推進(jìn)營(yíng)銷和行業(yè)升級(jí)。使用線性...

在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營(yíng)銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實(shí)說(shuō)到底就是因?yàn)?，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺(tái)、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說(shuō)，很多公司開始做數(shù)據(jù)營(yíng)銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實(shí)應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實(shí)可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說(shuō)的那樣，決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具，而是人腦本身?？焖伲悍植际接?jì)算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)...

關(guān)鍵算法庫(kù)為我們自研的全自動(dòng)優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫(kù)的算法支持全自動(dòng)建模，無(wú)需用戶參與。算法在收到一個(gè)新任務(wù)后，會(huì)自動(dòng)探測(cè)數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動(dòng)加載優(yōu)參數(shù)，然后進(jìn)行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報(bào)告渲染引擎渲染成一份咨詢報(bào)告。我們的算法庫(kù)智能化程度相當(dāng)高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時(shí)，算法庫(kù)算法的精度和性能處于行業(yè)先進(jìn)水平。例如，經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，我們的時(shí)序預(yù)測(cè)算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。新型數(shù)據(jù)分析公司隨著傳感器、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...

促銷活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準(zhǔn)確定位促銷對(duì)象，提高針對(duì)性，降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過(guò)廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動(dòng)，以達(dá)到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法，通過(guò)比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動(dòng)前后的有關(guān)情況，認(rèn)真分析促銷活動(dòng)的有效性，還可以分析出應(yīng)該在什么時(shí)間，什么地點(diǎn)、以什么種方式、什么商品和對(duì)什么樣的人進(jìn)行促銷活動(dòng)，盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi)，提高銷售額。顧客忠誠(chéng)度分析：零售企業(yè)通過(guò)辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式，來(lái)跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過(guò)對(duì)顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購(gòu)買序列，將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買的商品分組，確定特定個(gè)體的...

促銷活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準(zhǔn)確定位促銷對(duì)象，提高針對(duì)性，降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過(guò)廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動(dòng)，以達(dá)到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法，通過(guò)比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動(dòng)前后的有關(guān)情況，認(rèn)真分析促銷活動(dòng)的有效性，還可以分析出應(yīng)該在什么時(shí)間，什么地點(diǎn)、以什么種方式、什么商品和對(duì)什么樣的人進(jìn)行促銷活動(dòng)，盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi)，提高銷售額。顧客忠誠(chéng)度分析：零售企業(yè)通過(guò)辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式，來(lái)跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過(guò)對(duì)顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購(gòu)買序列，將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買的商品分組，確定特定個(gè)體的...

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)買更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績(jī)大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來(lái)大化總體的收益目標(biāo)。深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。上海大數(shù)據(jù)分析與處理帕累托價(jià)值分析器：您有很多...

在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的，甚至可以說(shuō)，在實(shí)踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場(chǎng)趨勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行動(dòng)，顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問(wèn)題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問(wèn)題，這對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來(lái)成功的案例也會(huì)受到該問(wèn)題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒那么可靠。盡管如此，在過(guò)去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段，它將遵循對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺和眼光，怎能在智能時(shí)代贏...

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)清洗又是數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎(chǔ)上對(duì)空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 經(jīng)過(guò)特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評(píng)估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應(yīng)的輔助支持。 ...

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)離開但可以通過(guò)激勵(lì)來(lái)改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購(gòu)物車或者離開搜索會(huì)話的客戶發(fā)送特價(jià)優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶對(duì)某些商品的的喜好來(lái)重新調(diào)整。 響應(yīng)建模幫助優(yōu)化了電郵促銷來(lái)避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會(huì)讓客戶取消郵件訂閱。定制分析服務(wù)門檻和價(jià)格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本！廣州數(shù)據(jù)分析行業(yè)前景大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂...

為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。 對(duì)于SaaS服務(wù)，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對(duì)于本地部署，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡(jiǎn)單的操作。基于先進(jìn)的自動(dòng)處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無(wú)需任何算法或IT知識(shí)，只需簡(jiǎn)單調(diào)整幾個(gè)參數(shù)，即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù)，讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價(jià)值；所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。 從便捷的SaaS到專有計(jì)算...

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程[1]。所獲得的知識(shí)多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡(jiǎn)單操作，對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事物未來(lái)走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫(kù)中而又準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識(shí)”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技...

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)效性將大打折扣。于是，近幾年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識(shí)和信息過(guò)程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)并提取隱藏在其中...

基于暖榕云計(jì)算平臺(tái)，我們對(duì)當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來(lái)銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時(shí)間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動(dòng)、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測(cè)個(gè)數(shù)”（用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)）和“預(yù)測(cè)個(gè)數(shù)”（預(yù)測(cè)未來(lái)的個(gè)數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對(duì)數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動(dòng)”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成我們知道掘金的過(guò)程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問(wèn)題。上海寵物數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。 ? 簡(jiǎn)單可靠，快捷有效。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)雜的設(shè)置，小...

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)客戶轉(zhuǎn)化：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，您想了解不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。停止猜想，開始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——渠道轉(zhuǎn)化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營(yíng)銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率 ?掌握轉(zhuǎn)化特征，比如轉(zhuǎn)化鏈路的數(shù)量和長(zhǎng)短 ?...

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)挖掘提供契機(jī)。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識(shí)，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測(cè)、偏差檢測(cè)等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來(lái)自設(shè)計(jì)、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡(jiǎn)單相關(guān)性、時(shí)間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。自動(dòng)生成干貨滿滿的富媒體分析報(bào)告。深圳數(shù)據(jù)分...

服務(wù)總線為我們服務(wù)輸出總線，在整個(gè)系統(tǒng)中起橋梁和紐帶的作用。系統(tǒng)整體為前后端分離架構(gòu)，前端負(fù)責(zé)展示，后端負(fù)責(zé)計(jì)算。只要符合預(yù)定的數(shù)據(jù)傳輸格式，任何前端樣式或后端結(jié)果都可結(jié)合，并為實(shí)現(xiàn)方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務(wù)總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實(shí)現(xiàn)多端展示和云上統(tǒng)一。這為產(chǎn)品的具體表現(xiàn)形式提供了無(wú)限的彈性和想象空間?；谛乱淮畔⒓夹g(shù)，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動(dòng)人心的服務(wù)。絕大多數(shù)分析工具界面復(fù)雜、術(shù)語(yǔ)晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁(yè)面友好、全模塊化、一目了然。北京數(shù)據(jù)分析薪資項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè)...

在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的，甚至可以說(shuō)，在實(shí)踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場(chǎng)趨勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行動(dòng)，顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問(wèn)題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問(wèn)題，這對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來(lái)成功的案例也會(huì)受到該問(wèn)題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒那么可靠。盡管如此，在過(guò)去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段，它將遵循對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。安全可靠：只做技術(shù)服務(wù)，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將...

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。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。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未知。無(wú)論您來(lái)自什么領(lǐng)域，營(yíng)銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡(jiǎn)單的方式對(duì)各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測(cè)算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜...

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)挖掘技術(shù)，包括自動(dòng)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計(jì)算任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測(cè)與分配技術(shù)等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺(tái)、私有云平臺(tái)、混合云平臺(tái)、多服務(wù)商、異構(gòu)都可作為計(jì)算集群的一部分。衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力，識(shí)別高價(jià)值客戶、維持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。廣州體育數(shù)據(jù)分析SaaS。用戶只...

? 我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)、計(jì)算和算法技術(shù)的研發(fā)落地。 ? 針對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)和實(shí)際需求精細(xì)打磨，為您真正帶來(lái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能力。 ? 我們的用戶覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業(yè)，并在向更多行業(yè)源源不斷輸出價(jià)值。 ? 您可以通過(guò)暖榕?敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)平臺(tái)隨用隨取，也可以定制全套落地解決方案。 /定制部署的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)：定制開發(fā)和部署一攬子解決方案；業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)源、平臺(tái)環(huán)境的深度融合；滿足您對(duì)全功能、定制化、模塊化、算法算力和安全性的高度期待。 觸手可及的SaaS云服務(wù)：開箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿?cái)?shù)據(jù)科技帶來(lái)的價(jià)值；可以用它來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)、改進(jìn)產(chǎn)品、預(yù)測(cè)銷量、獲取客戶、推進(jìn)營(yíng)銷和行業(yè)升級(jí)。我們不做...

在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的，甚至可以說(shuō)，在實(shí)踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場(chǎng)趨勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行動(dòng)，顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問(wèn)題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問(wèn)題，這對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來(lái)成功的案例也會(huì)受到該問(wèn)題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒那么可靠。盡管如此，在過(guò)去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段，它將遵循對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。我們期待每個(gè)結(jié)果都是一份不錯(cuò)的微型咨詢...