深圳大數(shù)據(jù)分析原理與實(shí)踐

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過程、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)挖掘過程 經(jīng)過特定的技術(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。 模式評(píng)估 也稱數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行判斷以及合理預(yù)測(cè)，為用戶做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的挖掘工具。 知識(shí)表示 即結(jié)果評(píng)價(jià)與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識(shí)具體化、形象化。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會(huì)試圖占有。深圳大數(shù)據(jù)分析原理與實(shí)踐

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。深圳數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)分析多場(chǎng)景適用：歷經(jīng)實(shí)際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗(yàn)證！

該問題典型的應(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。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)者銷售產(chǎn)品的來對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者畫像，就像根據(jù)客戶購(gòu)買來對(duì)客戶畫像。

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?；谙冗M(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，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度； ?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性基于自動(dòng)建模技術(shù)建立回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測(cè)未知的取值。

? 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)。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。深圳數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)

使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，幫您預(yù)測(cè)未來。深圳大數(shù)據(jù)分析原理與實(shí)踐

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