工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘類型

服務總線為我們服務輸出總線，在整個系統(tǒng)中起橋梁和紐帶的作用。系統(tǒng)整體為前后端分離架構(gòu)，前端負責展示，后端負責計算。只要符合預定的數(shù)據(jù)傳輸格式，任何前端樣式或后端結(jié)果都可結(jié)合，并為實現(xiàn)方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實現(xiàn)多端展示和云上統(tǒng)一。這為產(chǎn)品的具體表現(xiàn)形式提供了無限的彈性和想象空間。基于新一代信息技術(shù)，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。小白式操作，預測精度高。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘類型

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 自動數(shù)據(jù)挖掘工具我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。

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(guān)的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)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(jié)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。

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對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，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業(yè)、服務業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業(yè)務出口，上游的供應鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務定價都與之息息相關(guān)。使用時序預測引擎，幫您預測未來。

醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括數(shù)據(jù)預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預期的結(jié)果，每一項具體的過程都可能需要反復執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預處理 即把采集到的醫(yī)學原始數(shù)據(jù)加工成適用于進一步處理的數(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)上對空缺數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進行反復篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過程 經(jīng)過特定的技術(shù)和運用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡等算法對經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，為用戶做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點的挖掘工具。 知識表示 即結(jié)果評價與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。自動數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準確度并降低成本。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘類型

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標，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測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來的策略，提高勝算。 您想知道一個指標，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？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察?；谙冗M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)預設的因素預測未知的取值； ?自動進行歸因分析，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)性和耦合性工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘類型

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