物流數(shù)據(jù)挖掘師

計算引擎為我們自研的異構多云計算集群?；谠擁椉夹g，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(wǎng)絡環(huán)境下的計算資源。 數(shù)據(jù)對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結果數(shù)據(jù)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(jù)安全，所有內容均加密存儲，并將定期清理?；跐摽妥R別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。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)用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅動。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行推廣，一方面將通過公開課和講解實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手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或對合規(guī)要求嚴格，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，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發(fā)。此服務方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現(xiàn)特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發(fā)揮技術和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務。咨詢數(shù)據(jù)挖掘智能安全可靠：只做技術服務，所有數(shù)據(jù)結果將在分析完畢后定時清理。

個性化推薦引擎：您有許多商品或服務在售，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，以促進銷售和提高用戶體驗。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對多達20萬個用戶進行個性化推薦，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗，促進您的銷量。 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，您一定很想知道，您的顧客對哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個性化推薦引擎”，用低成本為您的每個客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗。

我們是一家算法與數(shù)據(jù)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(jù)和算法技術的研發(fā)落地，滿足客戶對業(yè)務增長、數(shù)據(jù)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(jù)挖掘服務。“暖榕”云計算服務，讓廣大小微用戶輕松享受到前沿大數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)挖掘系統(tǒng)的整體落地。實現(xiàn)業(yè)務需求、數(shù)據(jù)源、平臺環(huán)境的深度融合，符合您對費用、效能、計算力和私密性的期望。絕大多數(shù)分析工具界面復雜、術語晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁面友好、全模塊化、一目了然。

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(chǎn)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。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！傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜

細致和充分的測試，保證可靠性；物流數(shù)據(jù)挖掘師

在零售業(yè)中實現(xiàn)完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經(jīng)濟學教科書中被稱為內生性問題，這對于數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化技術的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術結合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進的下一個階段，它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識并大量采用數(shù)據(jù)學科學方法。物流數(shù)據(jù)挖掘師

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