帕累托數據挖掘功能

SaaS。用戶只要上網即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數據價值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或對合規(guī)要求嚴格，數據無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數據量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發(fā)。此服務方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現(xiàn)特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發(fā)揮技術和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務。基于自動建模技術建立回歸模型，并根據預設的因素預測未知的取值。帕累托數據挖掘功能

為什么選擇暖榕？豐富的數據接入。 對于SaaS服務，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持數據庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作。基于先進的自動處理技術，屏蔽掉繁瑣的算法細節(jié)。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調整幾個參數，即可獲得優(yōu)良的挖掘結果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預，讓您更專注于業(yè)務本身的價值；所見即所知。執(zhí)行因果關系檢驗、影響因素分析、相關性檢驗、趨勢預測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。 從便捷的SaaS到專有計算系統(tǒng)。 您可以根據業(yè)務需要，選擇適合的服務方式：如果您希望靈活付費并立即獲得見解：請使用SaaS版云計算引擎；如果云計算引擎不能有效處理您的數據：請與我們聯(lián)系，我們將為您提供個性化的解決方案；如果您的數據量非常大，或希望使用一組引擎：請與我們聯(lián)系進行引擎開發(fā)和部署；如果您有特殊功能需要實現(xiàn)，或要滿足嚴格的數據合規(guī)：請與我們聯(lián)系進行本地部署。物流數據挖掘工具有哪些我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達200萬條數據，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數量和長短 ?發(fā)現(xiàn)您在業(yè)務發(fā)展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉化環(huán)節(jié)下的有效策略和無效策略

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設置不同的價格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產品或者儲存大量的產品，這種權衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機制有關。 促銷活動：客戶可以根據他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一。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。

目前，自動化系統(tǒng)已經被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數據資源。如何從海量數據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數據記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數據挖掘提供契機。大數據挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數據知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產生的大數據來自設計、制造、生產等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。為每個客戶定制個性化的產品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。物流數據挖掘智能診斷

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目前，傳感器、多媒體、數據庫和無線網絡技術得到了迅速發(fā)展和普及，并應用于工業(yè)生產中。由此，工業(yè)生產監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設備維護系統(tǒng)、工業(yè)生產過程處理系統(tǒng)等。這些自動化系統(tǒng)在運行中積累了大量的數據資源。為了提高數據資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數據中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數據挖掘技術，包括K-means算法、BP神經網絡、遺傳算法、關聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數據挖掘的分析能力，建立先進的數據挖掘模式，擁有強大的應用環(huán)境。帕累托數據挖掘功能

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