數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應(yīng)用教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)記錄、考試成績等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助教育機(jī)構(gòu)更好地了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況，提高教學(xué)質(zhì)量，優(yōu)化教學(xué)方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機(jī)構(gòu)預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)趨勢，提高教育管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在物流行業(yè)的應(yīng)用物流行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對貨物運(yùn)輸記錄、倉儲(chǔ)管理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助物流企業(yè)更好地了解貨物流向，提高物流效率，優(yōu)化物流方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助物流企業(yè)預(yù)測市場需求，提高供應(yīng)鏈管理能力?；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。線上零售數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜 然后圍繞選取的初...

從而實(shí)現(xiàn)針對性更強(qiáng)、更準(zhǔn)確、更具有應(yīng)用價(jià)值的品牌汽車銷量的預(yù)測。1網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個(gè)比較有代表性的品牌汽車作為研究對象，收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數(shù)據(jù)。根據(jù)消費(fèi)者購買決策過程，消費(fèi)者在產(chǎn)生購車需求后，大多數(shù)購車消費(fèi)者都會(huì)通過搜索引擎從網(wǎng)絡(luò)中快速獲取到所需要的信息，而關(guān)鍵詞搜索是在線信息搜索時(shí)**常用的策略，所以將用戶搜索關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。本文選擇國內(nèi)應(yīng)用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進(jìn)行詳細(xì)說明。關(guān)鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的...

數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應(yīng)用教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)記錄、考試成績等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助教育機(jī)構(gòu)更好地了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況，提高教學(xué)質(zhì)量，優(yōu)化教學(xué)方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機(jī)構(gòu)預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)趨勢，提高教育管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在物流行業(yè)的應(yīng)用物流行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對貨物運(yùn)輸記錄、倉儲(chǔ)管理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助物流企業(yè)更好地了解貨物流向，提高物流效率，優(yōu)化物流方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助物流企業(yè)預(yù)測市場需求，提高供應(yīng)鏈管理能力。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，專注于難、痛、愁、急的問題。新零售數(shù)據(jù)挖掘 提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典...

提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。其目的也和其他的開源項(xiàng)目一樣，Mahout避免了在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上重復(fù)造輪子。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源眾所周知，對推薦系統(tǒng)的個(gè)性化推薦算法需要運(yùn)用來自用戶的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數(shù)據(jù)：舉個(gè)好玩的例子：通過GPS信號，可以測得手機(jī)速度以及位置，當(dāng)用戶的手機(jī)在早上8點(diǎn)由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當(dāng)勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運(yùn)營商是可以得到用戶手機(jī)訪問過的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足...

所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負(fù)責(zé)拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)挖掘工程師都比較被動(dòng)。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時(shí)候你需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預(yù)測未知事物。很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實(shí)不然。在企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該是熟悉和了解業(yè)務(wù)的人。易用：只需簡單幾步...

以“大眾”為例展示各模型測試集的預(yù)測值與實(shí)際值對比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預(yù)測精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預(yù)測銷量的基本趨勢，但整體預(yù)測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預(yù)測誤差均比較大。通過與隨機(jī)森林模型（圖（d））進(jìn)行對比，可以清晰直觀地看出，隨機(jī)森林模型與其他模型相比在峰值預(yù)測準(zhǔn)確度上有明顯差異，顯然隨機(jī)森林模型對于峰值和整體預(yù)測的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預(yù)測問題，建立基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機(jī)森林模型是一種切實(shí)可行的方...

從而實(shí)現(xiàn)針對性更強(qiáng)、更準(zhǔn)確、更具有應(yīng)用價(jià)值的品牌汽車銷量的預(yù)測。1網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個(gè)比較有代表性的品牌汽車作為研究對象，收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數(shù)據(jù)。根據(jù)消費(fèi)者購買決策過程，消費(fèi)者在產(chǎn)生購車需求后，大多數(shù)購車消費(fèi)者都會(huì)通過搜索引擎從網(wǎng)絡(luò)中快速獲取到所需要的信息，而關(guān)鍵詞搜索是在線信息搜索時(shí)**常用的策略，所以將用戶搜索關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。本文選擇國內(nèi)應(yīng)用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進(jìn)行詳細(xì)說明。關(guān)鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的...

我們的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)具有以下優(yōu)勢：1.高效性：我們的數(shù)據(jù)挖掘工具可以快速處理大量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析效率。2.準(zhǔn)確性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)有用信息，避免誤判和誤導(dǎo)。3.定制化：我們的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)可以根據(jù)客戶需求進(jìn)行定制化，滿足客戶不同的業(yè)務(wù)需求。4.專業(yè)性：我們的數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)由專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師和工程師組成，具有豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)能力。作為一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質(zhì)的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。如果您需要數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，請聯(lián)系我們，我們將竭誠為您服務(wù)。前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進(jìn)性；線上零售數(shù)據(jù)挖掘組件1.定義問題。開始搜索知識之前的個(gè)也是重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)...

對暖榕來說，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，我們在項(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，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)?？萍几偁幉贿M(jìn)則退，行業(yè)發(fā)展日新月異。我們期待在已取得的成績上，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)、也為國家數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。掌握營銷轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)，如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長短，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸。在線數(shù)...

企業(yè)的目標(biāo)是提高效率。知道是一回事，會(huì)做又是另一回事，真正去做的都成了明星企業(yè)。比如百度提升了用戶獲取信息的效率，美團(tuán)外賣提升了用戶購買一日三餐的效率，微信等即時(shí)通訊提升了用戶溝通的效率……同樣的邏輯也適用于物流行業(yè)，行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)都在挑戰(zhàn)中前行，過去有雙碳目標(biāo)的要求，未來有運(yùn)營高成本的現(xiàn)實(shí)。前幾年給運(yùn)輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個(gè)問題。2015年起，開始為新能源物流車全價(jià)值鏈提供一站式服務(wù)和解決方案。環(huán)保低碳貨運(yùn)進(jìn)入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運(yùn)營配套服務(wù)，成為重用型公司新能源物流車服務(wù)商運(yùn)營。對于城市配送物流企業(yè)來說，車輛的...

為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。 對于SaaS服務(wù)，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；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，只需簡單調(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)、趨勢預(yù)測、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，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是人工智能和數(shù)據(jù)庫研究的熱點(diǎn)，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指用常用的分析技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、以前未知的、具有潛在價(jià)值的信息數(shù)據(jù)挖掘使用數(shù)據(jù)挖掘主要包括分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和方差分析、網(wǎng)頁挖掘等，它們從不同的角度提取數(shù)據(jù)。首先簡單介紹一下什么是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特定信息和模式的過程，很多人將此過程視為知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法包括回歸、分類、聚類和模式檢測。在工程中，數(shù)據(jù)挖掘通常與大數(shù)據(jù)技術(shù)聯(lián)系在一起。在行業(yè)實(shí)踐中，從業(yè)者還必須對數(shù)據(jù)中包含的主題領(lǐng)域有合理的理解。行業(yè)分析方法常用于用戶畫像、商業(yè)智能、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等場景。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)備性能評估、能耗預(yù)測、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３酥?，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...

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)用戶：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動(dòng)。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過公開課和講解實(shí)際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護(hù)手段，提高試用率、購買率和復(fù)購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類客戶：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺或存儲(chǔ)空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法...

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)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國密歇根大學(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)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機(jī)葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預(yù)測 ? 新奧集團(tuán)?；愤\(yùn)輸路線優(yōu)化與用時(shí)預(yù)測 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...

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤、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)測未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(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)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域，營銷、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、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”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜...

但銷量預(yù)測本身是一個(gè)復(fù)雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請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)測是時(shí)序預(yù)測，而時(shí)序預(yù)測是外推預(yù)測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預(yù)測是根據(jù)歷史預(yù)測未來，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。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測能力，在市場競爭或轉(zhuǎn)型升級時(shí)都頗為被動(dòng)。通過預(yù)先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準(zhǔn)確度并降低成本。線上零售數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過程主...

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫和無線網(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。快速：分布式計(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！物流數(shù)據(jù)挖掘方法帕累托價(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)...

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(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的過程[1]。所獲得的知識多以概念、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，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(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)測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準(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”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技...

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)來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(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...

如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購流量達(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、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。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,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)...

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤、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)測未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(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)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域，營銷、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、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”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜...

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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)。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，專注于難、痛、愁、急的問題。電商數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)線性...

促銷活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準(zhǔn)確定位促銷對象，提高針對性，降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過廣告、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。顧客忠誠度分析：零售企業(yè)通過辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式，來跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過對顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時(shí)期購買的商品分組，確定特定個(gè)體的...

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類別中。可以應(yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢預(yù)測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對數(shù)據(jù)序列的預(yù)測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方...

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)備性能評估、能耗預(yù)測、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...

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)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國密歇根大學(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)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機(jī)葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預(yù)測 ? 新奧集團(tuán)危化品運(yùn)輸路線優(yōu)化與用時(shí)預(yù)測 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...

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。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。通過預(yù)先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準(zhǔn)確度并降低成本。物流數(shù)據(jù)挖掘挖掘工業(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...

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)。掌握營銷轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)，如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長短，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸。在線數(shù)據(jù)挖掘大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)...