數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

響應(yīng)建模被的應(yīng)用在營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價(jià)，需要識(shí)別出客戶對(duì)這些激勵(lì)的反應(yīng)。 有這對(duì)性的郵件促銷、活動(dòng)和贈(zèng)品（如 4S 店提供的太陽(yáng)眼鏡）通常需要識(shí)別出優(yōu)價(jià)值的客戶來(lái)降低營(yíng)銷費(fèi)用。 客戶挽留計(jì)劃需要識(shí)別出那些可能會(huì)離開(kāi)但可以通過(guò)激勵(lì)來(lái)改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購(gòu)物車或者離開(kāi)搜索會(huì)話的客戶發(fā)送特價(jià)優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶對(duì)某些商品的的喜好來(lái)重新調(diào)整。 響應(yīng)建模幫助優(yōu)化了電郵促銷來(lái)避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會(huì)讓客戶取消郵件訂閱。小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過(guò)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(guò)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(guò)程 經(jīng)過(guò)特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹(shù)、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)經(jīng)過(guò)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(guò)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。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類別中。可以應(yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過(guò)函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過(guò)對(duì)本季度銷售的回歸分析，對(duì)下一季度的銷售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。

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(tuán)隊(duì)關(guān)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(guó)家信息中心、中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng)研究院等公司。我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)和算法技術(shù)的研發(fā)落地，滿足客戶對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能化及行業(yè)升級(jí)的需求。支持SaaS、私有部署、個(gè)性化定制、API調(diào)用等多種服務(wù)方式。 ? 觸手可及的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)?！芭拧痹朴?jì)算服務(wù)，讓廣大小微用戶輕松享受到前沿大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)帶來(lái)的好處，為業(yè)務(wù)優(yōu)化、預(yù)測(cè)、營(yíng)銷規(guī)劃、行業(yè)升級(jí)提供支持。 ? 定制化部署的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。個(gè)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(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)源、平臺(tái)環(huán)境的深度融合，符合您對(duì)費(fèi)用、效能、計(jì)算力和私密性的期望。落地模式重，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實(shí)施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開(kāi)箱即用，完全無(wú)侵入。

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(wú)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(wàn)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(lái)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(wú)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(kāi)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)性和耦合性使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。自動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

強(qiáng)大，快捷，零門檻。沒(méi)有紛亂的按鈕，沒(méi)有繁瑣的步驟，沒(méi)有復(fù)雜的設(shè)置，小白級(jí)操作。數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

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(shuō)，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(chǎng)趨勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)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(wèn)題在經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書(shū)中被稱為內(nèi)生性問(wèn)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(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來(lái)成功的案例也會(huì)受到該問(wèn)題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒(méi)那么可靠。盡管如此，在過(guò)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(cāng)庫(kù)的共識(shí)并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法。數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

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