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  • 自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能
    自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能

    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,因?yàn)檫@些廠商市場(chǎng)份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營(yíng)銷能也夠從推薦模型中獲益,因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度,如生活方式。這些能力對(duì)于跨類之間的推薦是特別有用的,可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購(gòu)買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像,因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測(cè)量。...

  • 金融數(shù)據(jù)挖掘常見問(wèn)題
    金融數(shù)據(jù)挖掘常見問(wèn)題

    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),您一定想知道未來(lái)的銷量、客流、營(yíng)收來(lái)優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測(cè)未來(lái)收益;您也一定想知道什么因素造成了多大影響,比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競(jìng)品… 停止猜想,開始洞察?;谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測(cè)引擎”,不可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來(lái)的走勢(shì),如銷量預(yù)測(cè)或客流預(yù)測(cè),還可以測(cè)算不同因素的影響程度和置信度。簡(jiǎn)單的才是好...

  • 零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)
    零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識(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。簡(jiǎn)單的才是好用的:極簡(jiǎn)界面,極簡(jiǎn)操作。復(fù)雜的事情交給我們,耳目一新的見解即時(shí)奉上。零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、...

  • 數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用
    數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

    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。小白式操作,預(yù)測(cè)精度高。數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用醫(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)。...

  • 個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘方法
    個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘方法

    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)。科技競(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。使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘方法銷量預(yù)測(cè)可以分...

  • 個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘
    個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

    線性回歸與歸因引擎:您想知道一個(gè)指標(biāo),如銷量、利潤(rùn)、活躍度,受哪些因素影響?哪些有正面作用?哪些無(wú)效或有反作用?因素變化后指標(biāo)如何變化?可靠性如何?使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(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。制定面向未來(lái)的策略,提高勝算。 您想知道一個(gè)指標(biāo),如銷量、利潤(rùn)、活躍度,受哪些因素影響? 哪些有正面作用?哪些無(wú)效或有反作用?因素變化后指標(biāo)如何變化?可靠性如何?停止猜想,開始洞察。基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”: ?自動(dòng)建模技術(shù)建立線性回歸或廣義回歸模型,并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測(cè)未知的取值; ?自動(dòng)進(jìn)行歸因分析,了...

  • 線上零售數(shù)據(jù)挖掘工具
    線上零售數(shù)據(jù)挖掘工具

    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,因?yàn)檫@些廠商市場(chǎng)份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營(yíng)銷能也夠從推薦模型中獲益,因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度,如生活方式。這些能力對(duì)于跨類之間的推薦是特別有用的,可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購(gòu)買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像,因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測(cè)量。...

  • 通用數(shù)據(jù)挖掘銷售
    通用數(shù)據(jù)挖掘銷售

    項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè): ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評(píng)估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)(總 裝備部) ? 美國(guó)密歇根大學(xué)智能維護(hù)中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應(yīng)用智能實(shí)驗(yàn)室搬運(yùn)機(jī)械手狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機(jī)葉片性能監(jiān)測(cè)與剩余壽命預(yù)測(cè) ? 新奧集團(tuán)?;愤\(yùn)輸路線優(yōu)化與用時(shí)預(yù)測(cè) 市政: ? 上海市人口區(qū)域洞察(上海統(tǒng)計(jì)局) ? 上海浦東公安報(bào)案報(bào)警預(yù)測(cè)分析(上海公安浦東分局) ? 上海電信用戶停機(jī)預(yù)警及欠費(fèi)預(yù)測(cè)模型(上海電信賬戶中心) ? 上海12345市民熱線工單自動(dòng)分類及熱點(diǎn)追蹤(上海市民熱線) ? 上海電信增值業(yè)務(wù)(流量包、語(yǔ)...

  • 銷量數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用
    銷量數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

    帕累托價(jià)值分析器:您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素;您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價(jià)值分析器,立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。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)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素;您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。 停止猜想,開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價(jià)值分析器: ?基于二八法則,挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素 ?基于ABC理論(二三五原理),區(qū)分高價(jià)值、重要和微不足道的大多數(shù) ?可以對(duì)一...

  • 物流數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)
    物流數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)

    大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)品,實(shí) 際上做得是統(tǒng)計(jì)、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等,看似很炫,其實(shí)挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強(qiáng)的平臺(tái)或工具,不成本很高,而且需要操作者有很強(qiáng)的技術(shù)能力,一般業(yè)務(wù)人員很難用起來(lái)。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實(shí)際業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價(jià)值。另外,我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報(bào)告,可以一定程度上替代分析團(tuán)隊(duì)或咨詢公司,很大程度上降低用戶的成本?;趥€(gè)性化推薦引擎,幫您為顧客推薦正確的商品。物流數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)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/...

  • 銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析
    銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

    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)。科技競(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。使用潛客識(shí)別引擎,幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。銷量數(shù)據(jù)挖掘歸因分析計(jì)...

  • 電商數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)
    電商數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

    大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)品,實(shí) 際上做得是統(tǒng)計(jì)、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等,看似很炫,其實(shí)挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強(qiáng)的平臺(tái)或工具,不成本很高,而且需要操作者有很強(qiáng)的技術(shù)能力,一般業(yè)務(wù)人員很難用起來(lái)。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實(shí)際業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價(jià)值。另外,我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報(bào)告,可以一定程度上替代分析團(tuán)隊(duì)或咨詢公司,很大程度上降低用戶的成本。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),更理解需求,支持個(gè)性化定制。電商數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)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...

  • 零售數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
    零售數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

    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)。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。零售數(shù)據(jù)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)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得...

  • 個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘師
    個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘師

    電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù),以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù),從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者,考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng),產(chǎn)品和消費(fèi)者,所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù),然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。小白式操作,預(yù)測(cè)精度高。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘師服務(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...

  • 咨詢數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用是多少
    咨詢數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用是多少

    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。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。咨詢數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用是多少RFM客戶價(jià)值分析器 您可能有很多客戶、會(huì)員或...

  • 零售數(shù)據(jù)挖掘智能診斷
    零售數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

    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??焖伲悍植际接?jì)算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù),只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果!零售數(shù)據(jù)挖掘智能診斷暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)...

  • 個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘銷售
    個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘銷售

    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。我們期待每個(gè)結(jié)果都是一份不錯(cuò)的微型咨詢報(bào)告。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘銷售目前,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...

  • 咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種
    咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

    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...

  • 新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表
    新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表

    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)。現(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)完成了解潛在客戶在各營(yíng)銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率。新零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表但銷量預(yù)測(cè)本身是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請(qǐng)咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊(duì),但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外,通常還有以下...

  • 新型數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品
    新型數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品

    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。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),更理解需求,支持個(gè)性化定制。新型數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品為什么選擇暖榕?...

  • RFM數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用是多少
    RFM數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用是多少

    項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè): ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評(píng)估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)(總 裝備部) ? 美國(guó)密歇根大學(xué)智能維護(hù)中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應(yīng)用智能實(shí)驗(yàn)室搬運(yùn)機(jī)械手狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機(jī)葉片性能監(jiān)測(cè)與剩余壽命預(yù)測(cè) ? 新奧集團(tuán)?;愤\(yùn)輸路線優(yōu)化與用時(shí)預(yù)測(cè) 市政: ? 上海市人口區(qū)域洞察(上海統(tǒng)計(jì)局) ? 上海浦東公安報(bào)案報(bào)警預(yù)測(cè)分析(上海公安浦東分局) ? 上海電信用戶停機(jī)預(yù)警及欠費(fèi)預(yù)測(cè)模型(上海電信賬戶中心) ? 上海12345市民熱線工單自動(dòng)分類及熱點(diǎn)追蹤(上海市民熱線) ? 上海電信增值業(yè)務(wù)(流量包、語(yǔ)...

  • 在線數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價(jià)
    在線數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價(jià)

    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)挖掘和分析技術(shù),普遍實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和生產(chǎn)設(shè)備的有效控制。目前,工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)包括多種技術(shù),常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和貝葉斯理論等,可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息,并利用這些信息指導(dǎo)和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式,構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。使用組合與推薦引擎,幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系!在線數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價(jià)大多數(shù)專業(yè)分...

  • 在線數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
    在線數(shù)據(jù)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。 ...

  • 餐飲數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)
    餐飲數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)

    電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù),以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù),從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者,考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng),產(chǎn)品和消費(fèi)者,所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù),然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)?;跁r(shí)序預(yù)測(cè)引擎,幫您預(yù)測(cè)未來(lái)。餐飲數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有...

  • 物流數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘
    物流數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

    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?;谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。物流數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。 ? 簡(jiǎn)單可靠,快捷有...

  • 個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘怎么用
    個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘怎么用

    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...

  • 自媒體數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘
    自媒體數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

    帕累托價(jià)值分析器:您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素;您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價(jià)值分析器,立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。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)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素;您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。 停止猜想,開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價(jià)值分析器: ?基于二八法則,挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素 ?基于ABC理論(二三五原理),區(qū)分高價(jià)值、重要和微不足道的大多數(shù) ?可以對(duì)一...

  • 銷量數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用
    銷量數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

    但銷量預(yù)測(cè)本身是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請(qǐng)咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊(duì),但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外,通常還有以下兩個(gè)原因:業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬(wàn)別。且不說(shuō)不同行業(yè),即使同一連鎖店的不同門店,情況也各不相同,外部分析團(tuán)隊(duì)往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié),而造成偏差;銷量預(yù)測(cè)是時(shí)序預(yù)測(cè),而時(shí)序預(yù)測(cè)是外推預(yù)測(cè)。與一般回歸、分類、聚類等方法相比,外推預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史預(yù)測(cè)未來(lái),不確定性更大。即便如此,大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢(shì)。無(wú)數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測(cè)能力,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)或轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)都頗為被動(dòng)。無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及,幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。銷量數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使...

  • 線上零售數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品
    線上零售數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品

    ? 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)。絕大多數(shù)...

  • 線上零售數(shù)據(jù)挖掘功能
    線上零售數(shù)據(jù)挖掘功能

    RFM客戶價(jià)值分析器 您可能有很多客戶、會(huì)員或粉絲?;赗FM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)值客戶、保持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。您可能有很多客戶、會(huì)員或粉絲...您想衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力。停止猜想,開始洞察。 無(wú)需了解技術(shù),基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——RFM客戶價(jià)值分析器”: ?計(jì)算客戶的R(近消費(fèi)時(shí)間)F(近期消費(fèi)頻次)M(近期消費(fèi)金額)指標(biāo) ?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...

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