如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來,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、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對(duì)性的營(yíng)銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國(guó)的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬(wàn)億,年增速分別為183%、161%。在一場(chǎng)直播中,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)...

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...

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。基于暖榕敏捷數(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...

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...

? 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)科技帶來的價(jià)值；可以用它來優(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)。自動(dòng)生成...

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)...

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。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。銷...

您想知道未來的銷量、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，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營(yíng)收來優(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。基于先進(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?？焖伲悍植际?..

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。基于暖榕敏捷數(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)格來大化整體的收入。另外，該問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)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動(dòng)態(tài)定價(jià)能用價(jià)格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價(jià)格。盡管我們?cè)趩栴}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?；ヂ?lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷轉(zhuǎn)化漏斗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...

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...

如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來,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、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對(duì)性的營(yíng)銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國(guó)的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬(wàn)億,年增速分別為183%、161%。在一場(chǎng)直播中,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)...

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)存水平是預(yù)先確定的，零售商試圖計(jì)算優(yōu)價(jià)格這種情況。這是時(shí)尚零售商在處理季節(jié)性清倉(cāng)和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預(yù)測(cè)和價(jià)格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時(shí)優(yōu)化庫(kù)存水平和價(jià)格，總之其目的是優(yōu)化收入。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費(fèi)您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。物流數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)...

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?；跐摽妥R(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。物流數(shù)據(jù)挖掘師SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用...

零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價(jià)格、折扣、推薦、以及庫(kù)存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營(yíng)銷、客戶關(guān)系管理，以及庫(kù)存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理方面的書，如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)家手冊(cè)，專注在算法和方法論，并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們?cè)噲D采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動(dòng)化。在這篇文章里， 我們將...

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，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。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具，而是人腦本身?；趥€(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。...

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價(jià)格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費(fèi)意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費(fèi)意愿的客戶不能以為低付費(fèi)意愿客群設(shè)定的價(jià)格來付費(fèi)。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競(jìng)爭(zhēng)商店距離等人口屬性和競(jìng)爭(zhēng)性因素。這就自然對(duì)客戶的價(jià)格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級(jí)別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價(jià)格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費(fèi)品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費(fèi)者自然可以選擇是頻繁購(gòu)買少量產(chǎn)品或者儲(chǔ)存大量...

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)惠券來大化總體的收益目標(biāo)。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！智能數(shù)據(jù)挖掘怎么用當(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...

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...

但銷量預(yù)測(cè)本身是一個(gè)復(fù)雜問題。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，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)。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。北京交通大數(shù)據(jù)挖掘個(gè)性化推...

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...

您想知道未來的銷量、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，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營(yíng)收來優(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。易用：只需簡(jiǎn)...

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)惠券來大化總體的收益目標(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)展客戶和挽留客戶。北京數(shù)據(jù)挖掘問題服務(wù)總線為我們服務(wù)輸出總...

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?；谙冗M(jìn)的自動(dòng)處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或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...

潛客識(shí)別引擎：您正在推銷商品或服務(wù)，但過于盲目的推銷活動(dòng)耗費(fèi)了您很大的資金和人力。您希望提高命中率，降低獲客成本。使用客戶判別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。只需片刻，即可從多達(dá)200萬(wàn)個(gè)候選人中識(shí)別出潛在客戶，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別用戶——預(yù)先判斷用戶對(duì)產(chǎn)品的興趣度。你可能從事電商、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業(yè)；你一定想知道誰(shuí)對(duì)你的產(chǎn)品感興趣；你也一定想提高命中率，降低獲客成本。告別盲目，開始洞悉！將用戶數(shù)據(jù)灌入暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—潛在客戶識(shí)別引擎，即可預(yù)先獲知每個(gè)用戶在不同營(yíng)銷策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優(yōu)化營(yíng)銷策略，提高營(yíng)銷準(zhǔn)確性并降低...

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。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)！北京地圖數(shù)據(jù)挖掘促銷活動(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...

對(duì)暖榕來說，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。落地模式重，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實(shí)施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，...

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)完成小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘銷售目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程...

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)格來大化整體的收入。另外，該問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)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動(dòng)態(tài)定價(jià)能用價(jià)格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價(jià)格。盡管我們?cè)趩栴}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。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)。電商數(shù)據(jù)挖掘方法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，...

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境?；赗FM客戶價(jià)值分析器，衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力。通用數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜目前，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...