零售商向客戶提供一組產品時，針對每個用戶都制定不同的價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格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。工業(yè)數(shù)據挖掘工具潛客識別引擎：您正在推銷商品或服務，但過于盲目的推銷活動耗費了...

醫(yī)學作為一個專業(yè)、復雜的學科，需要處理各種各樣的數(shù)據，如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等?，F(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學術交流、發(fā)表論文、評職稱等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務工作者由于技能背景所險，往往不具備深度數(shù)據挖掘的時間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)，包含了時序預測模塊（時序預測引擎）、關聯(lián)分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識別引擎）、歸因分析模塊（線性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫(yī)務工作者方便快捷地進行高級別的數(shù)據分析和挖掘，數(shù)分鐘既出結果。讓廣大醫(yī)務工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力...

大數(shù)據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經網絡方法、Web 數(shù)據挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據進行挖掘。分類是找出數(shù)據庫中的一組數(shù)據對象的共同特點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)據庫中的數(shù)據項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據庫中數(shù)據的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據映射的關系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數(shù)據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方...

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關鍵產品、掌握關鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關重要的極少數(shù)。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識別微不足道的大多數(shù)和至關重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關鍵產品、掌握關鍵因素。 停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)——帕累托價值分析器： ?基于二八法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素 ?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù) ?可以對一...

目前，自動化系統(tǒng)已經被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據資源。如何從海量數(shù)據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數(shù)據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據挖掘提供契機。大數(shù)據挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產生的大數(shù)據來自設計、制造、生產等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。多場景適用：歷經實際行業(yè)需求和數(shù)據的充分驗證...

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據的分析平臺定位于專業(yè)技術人員使用。但實際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術團隊和業(yè)務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統(tǒng)業(yè)務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業(yè)務角度理解和解讀。團隊自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構及多項先進的數(shù)據挖掘技術，包括自動參數(shù)優(yōu)化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監(jiān)測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節(jié)點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關重要的極少數(shù)。通用數(shù)據挖掘費用零售商準備一次促銷活動，即對某...

很多人會質疑餐飲行業(yè)數(shù)據分析挖掘的意義，比如數(shù)據從哪里來，分析后的數(shù)據有什么用，能帶來利潤的增加嗎？ 暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)針對餐飲行業(yè)的特點，對多個模塊進行大量的數(shù)據適配，例如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，適合非常的餐飲行業(yè)場景。例如銷量預測（含活動、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略（保持客戶/價值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進行專業(yè)咨詢級智慧賦能彈性成本：按需使用，不需運維、不養(yǎng)團隊、節(jié)省高額咨詢費！線...

我們是一家算法與數(shù)據挖掘解決方案提供商，成立于2019年12月。 團隊關鍵成員畢業(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、國家信息中心、中國電信、中國移動研究院等公司。我們致力于前沿數(shù)據和算法技術的研發(fā)落地，滿足客戶對業(yè)務增長、數(shù)據驅動、智能化及行業(yè)升級的需求。支持SaaS、私有部署、個性化定制、API調用等多種服務方式。 ? 觸手可及的數(shù)據挖掘服務?！芭拧痹朴嬎惴?，讓廣大小微用戶輕松享受到前沿大數(shù)據和AI技術帶來的好處，為業(yè)務優(yōu)化、預測、營銷規(guī)劃、行業(yè)升級提供支持。 ? 定制化部署的數(shù)據挖掘系統(tǒng)。個性化定制及私有部署，可為用戶提供一攬子解決方案，以及數(shù)據挖掘系統(tǒng)的整體...

智能擬合引擎：您想知道一個指標，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測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標值之間的關系，并預測未知。無論您來自什么領域，營銷、制造、貿易、服務、物流、研發(fā)...您想知道一個指標，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，基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據中混雜...

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。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，以達到促銷產品，吸引顧客的目的。用多維關聯(lián)分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動前后的有關情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業(yè)資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業(yè)通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數(shù)據挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的...

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東...

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、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。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、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、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數(shù)量和長短 ?...

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！ 關注未來，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、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；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、競品… 停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。使用帕累托價...

計算引擎為我們自研的異構多云計算集群。基于該項技術，多個不同的云服務，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構成為一個統(tǒng)一的虛擬計算集群，云中所有資源通過共享資源調度器進行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進行通信。該技術較傳統(tǒng)云計算技術更靈活，可充分調用不同網絡環(huán)境下的計算資源。 數(shù)據對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎數(shù)據，原始數(shù)據文件、結果數(shù)據文件、任務參數(shù)、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數(shù)據安全，所有內容均加密存儲，并將定期清理。掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。網店數(shù)據挖掘SaaS組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或...

該問題典型的應用有推薦系統(tǒng)， 個性化搜索結果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因為零售商對激勵的成本不關心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域，如雜貨店或者百貨商店，因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因為一些推薦技術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)可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學畫像，因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。...

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網技術、流式計算和人工智能技術，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點： 1. 互聯(lián)網、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術深度融合 2. 不是數(shù)據挖掘，更是價值挖掘。貼近業(yè)務實際、聚焦業(yè)務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計算引擎，如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉化...

隨著傳感器、移動通信等技術的飛速發(fā)展，工業(yè)生產正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運作模式發(fā)展。許多先進的計算機系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運行產生了海量的數(shù)據和信息資源，導致人們無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產模式。必須從各個方面和出發(fā)點進行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據挖掘和分析技術，普遍實現(xiàn)工業(yè)生產的科學管理和生產設備的有效控制。目前，工業(yè)大數(shù)據挖掘與分析技術包括多種技術，常用的有K-means、BP神經網絡、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數(shù)據中發(fā)現(xiàn)潛在的有價值的信息，并利用這些信息指導和創(chuàng)新工業(yè)生產管理模式，構建大數(shù)據挖掘系統(tǒng)。無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業(yè)升級。通用數(shù)據挖掘...

零售商向客戶提供一組產品時，針對每個用戶都制定不同的價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格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持快速彈性擴容。在線數(shù)據挖掘智能診斷項目經驗 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態(tài)...

潛客識別引擎：您正在推銷商品或服務，但過于盲目的推銷活動耗費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銷成功率。只需片刻，即可從多達200萬個候選人中識別出潛在客戶，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識別用戶——預先判斷用戶對產品的興趣度。你可能從事電商、互聯(lián)網、網游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業(yè)；你一定想知道誰對你的產品感興趣；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)據灌入暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)—潛在客戶識別引擎，即可預先獲知每個用戶在不同營銷策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優(yōu)化營銷策略，提高營銷準確性并降低...

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，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，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統(tǒng)的目標和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節(jié)。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統(tǒng)推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這...

零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關的值： 哪些產品的庫存需要避免在活動結束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉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，如將需求預測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入?；诙朔▌t或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。線上零售數(shù)據挖掘常見問題該問題典型的應用有推薦系統(tǒng)， 個...

當前，全球零售業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，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。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數(shù)據信息。如果數(shù)據不能及時的轉化為知識，那么零售企業(yè)經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數(shù)據挖掘技術在零售業(yè)得到了的應用。利用數(shù)據挖掘技術對數(shù)據進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學的決策。 數(shù)據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數(shù)據中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業(yè)角度看，數(shù)據挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術。它是從大型數(shù)據庫中現(xiàn)并提取隱藏在其中...

目前，自動化系統(tǒng)已經被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據資源。如何從海量數(shù)據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數(shù)據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據挖掘提供契機。大數(shù)據挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產生的大數(shù)據來自設計、制造、生產等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您...

客戶分群與評級：關注客群的內部結構，從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。關注客群的內部結構 從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結構代替混沌：基于前沿的技術和豐富的經驗，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務解釋性的客群體系。幫助你從結構化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準確度并降低成本。銷量數(shù)據挖掘品牌排行榜組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè)；您想把單...

大數(shù)據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經網絡方法、Web 數(shù)據挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據進行挖掘。分類是找出數(shù)據庫中的一組數(shù)據對象的共同特點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)據庫中的數(shù)據項映射到摸個給定的類別中?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據庫中數(shù)據的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據映射的關系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數(shù)據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方...

項目經驗 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態(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） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預測 ? 新奧集團?；愤\輸路線優(yōu)化與用時預測 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務（流量包、語...

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、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。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、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、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數(shù)據挖掘系統(tǒng)——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數(shù)量和長短 ?...

項目經驗 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態(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） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預測 ? 新奧集團?；愤\輸路線優(yōu)化與用時預測 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務（流量包、語...

數(shù)據挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數(shù)據中，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。經濟全球化和互聯(lián)網技術的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數(shù)據以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據分析能完成數(shù)據的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據間的潛在聯(lián)系及根據現(xiàn)有數(shù)據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據挖掘技...

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