線上數(shù)據(jù)分析組合與推薦

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當(dāng)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(shí)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(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí)，也帶來海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識，那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是，近幾年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識和信息過程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術(shù)，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。根據(jù)任務(wù)可分為：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；

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。易用：只需簡單幾步拖拽和點(diǎn)擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤、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、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)測未知的取值； ?自動進(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)性和耦合性互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。線上數(shù)據(jù)分析組件

難以置信，怎么知道有沒有忽悠我？同時(shí)輸出建模結(jié)果和測試結(jié)果，并同時(shí)輸出各種建模指標(biāo)。線上數(shù)據(jù)分析組合與推薦

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?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?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)動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競爭者銷售產(chǎn)品的來對競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對客戶畫像。線上數(shù)據(jù)分析組合與推薦

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