新型數(shù)據(jù)分析公司

來源: 發(fā)布時間:2022-09-13

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同,關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動建模,無需用戶參與。算法在收到一個新任務(wù)后,會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動加載優(yōu)參數(shù),然后進行建模,并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當(dāng)高,使用門檻非常低,即使用戶完全不懂技術(shù),也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時,算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如,經(jīng)實際驗證,我們的時序預(yù)測算法比百度大腦(easyDL)快 8~10倍,精度高 3~4 倍。小白式操作,預(yù)測精度高。新型數(shù)據(jù)分析公司

隨著傳感器、移動通信等技術(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(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。必須從各個方面和出發(fā)點進行有效的研發(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)。線上零售數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。

但銷量預(yù)測本身是一個復(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隊,但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外,通常還有以下兩個原因: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,外部分析團隊往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié),而造成偏差;銷量預(yù)測是時序預(yù)測,而時序預(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)型升級時都頗為被動。

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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(yīng)對深度需求。 鑒于此,我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計算和人工智能技術(shù),開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點: 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘,更是價值挖掘。貼近業(yè)務(wù)實際、聚焦業(yè)務(wù)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(yù)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(zhuǎn)化分析器等,且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進的自動建模技術(shù),無需懂技術(shù),很低使用門檻,小白式操作 6. 與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦,開箱即用,完全無侵入 7. 即使是私有部署,也可以和已有系統(tǒng)隔離,并支持彈性擴容 8. 每份結(jié)果都是一份有深度的小型咨詢報告。豐富的行業(yè)經(jīng)驗,更理解需求,支持個性化定制。線上數(shù)據(jù)分析歸因分析

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。新型數(shù)據(jù)分析公司

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團隊和業(yè)務(wù)團隊是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用,咨詢報告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團隊自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),包括自動參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計算任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測與分配技術(shù)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(wù)商、異構(gòu)都可作為計算集群的一部分。新型數(shù)據(jù)分析公司

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