醫(yī)學(xué)作為一個(gè)專業(yè)、復(fù)雜的學(xué)科，需要處理各種各樣的數(shù)據(jù)，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(dān)著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學(xué)術(shù)交流、發(fā)表論文、評(píng)職稱等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務(wù)工作者由于技能背景所險(xiǎn)，往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包含了時(shí)序預(yù)測模塊（時(shí)序預(yù)測引擎）、關(guān)聯(lián)分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個(gè)性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識(shí)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(wù)工作者方便快捷地進(jìn)行高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析和挖掘，數(shù)分鐘既出結(jié)果。讓廣大醫(yī)務(wù)工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力，如虎添翼，順暢自如。細(xì)致和充分的測試，保證可靠性；帕累托數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘
在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實(shí)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?yàn)橛^察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對(duì)手的行動(dòng)，顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個(gè)問題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問題，這對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來說都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來成功的案例也會(huì)受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)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(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)的下一個(gè)階段，它將遵循對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。咨詢數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。
零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價(jià)格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關(guān)系管理，以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關(guān)系管理方面的書，如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)家手冊，專注在算法和方法論，并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動(dòng)化。在這篇文章里， 我們將描述一個(gè)假想的收入管理平臺(tái)，這一平臺(tái)基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面，如價(jià)格、營銷和倉儲(chǔ)。
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(píng)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)融合等），更好的為工業(yè)客戶服務(wù)。使用帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。
在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實(shí)說到底就是因?yàn)?，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺(tái)、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說，很多公司開始做數(shù)據(jù)營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實(shí)應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實(shí)可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具，而是人腦本身。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。新零售數(shù)據(jù)分析工具
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銷量預(yù)測可以分為新店/新品銷量預(yù)測和老店/老品銷量預(yù)測，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測（下文銷量預(yù)測均為老店/老品銷量預(yù)測） 為什么要預(yù)測銷量？銷量預(yù)測對(duì)生鮮零售和餐飲行業(yè)非常重要。業(yè)內(nèi)的朋友一定深有感觸：由于產(chǎn)品及原料存在保質(zhì)期，若儲(chǔ)備不足，會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn)；若儲(chǔ)備過量賣不掉，又會(huì)過期浪費(fèi)，白白扔錢。實(shí)際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預(yù)測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地?cái)偅N售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)。帕累托數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家有著雄厚實(shí)力背景、信譽(yù)可靠、勵(lì)精圖治、展望未來、有夢想有目標(biāo)，有組織有體系的公司，堅(jiān)持于帶領(lǐng)員工在未來的道路上大放光明，攜手共畫藍(lán)圖，在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦行業(yè)中積累了大批忠誠的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ)，也希望未來公司能成為*****，努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻(xiàn)出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強(qiáng)不息，斗志昂揚(yáng)的的企業(yè)精神將**上海暖榕智能科技供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌，共創(chuàng)佳績，一直以來，公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠實(shí)守信的方針，員工精誠努力，協(xié)同奮取，以品質(zhì)、服務(wù)來贏得市場，我們一直在路上！