自媒體數(shù)據(jù)分析

BI 工具或報(bào)表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實(shí)際挖得很淺，無法應(yīng)對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計(jì)算和人工智能技術(shù)，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點(diǎn)： 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計(jì)算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計(jì)算引擎，如時(shí)序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價(jià)值分析器、 RFM 客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，且支持個(gè)性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進(jìn)的自動建模技術(shù)，無需懂技術(shù)，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持彈性擴(kuò)容 8. 每份結(jié)果都是一份有深度的小型咨詢報(bào)告。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)。自媒體數(shù)據(jù)分析

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)椋龅某晒Φ钠髽I(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、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。餐飲數(shù)據(jù)分析智能使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。

為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。 對于SaaS服務(wù)，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?jǐn)?shù)據(jù)庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；谙冗M(jìn)的自動處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調(diào)整幾個(gè)參數(shù)，即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù)，讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價(jià)值；所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢預(yù)測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。 從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。 您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要，選擇適合的服務(wù)方式：如果您希望靈活付費(fèi)并立即獲得見解：請使用SaaS版云計(jì)算引擎；如果云計(jì)算引擎不能有效處理您的數(shù)據(jù)：請與我們聯(lián)系，我們將為您提供個(gè)性化的解決方案；如果您的數(shù)據(jù)量非常大，或希望使用一組引擎：請與我們聯(lián)系進(jìn)行引擎開發(fā)和部署；如果您有特殊功能需要實(shí)現(xiàn)，或要滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī)：請與我們聯(lián)系進(jìn)行本地部署。

計(jì)算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計(jì)算集群。基于該項(xiàng)技術(shù)，多個(gè)不同的云服務(wù)，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個(gè)統(tǒng)一的虛擬計(jì)算集群，云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計(jì)算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的計(jì)算資源。 數(shù)據(jù)對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務(wù)參數(shù)、咨詢報(bào)告等均可存儲于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲，并將定期清理。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。

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，從而推動工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘走向?qū)嵱没推毡榛?。除此之外，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)。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。電商數(shù)據(jù)分析SaaS

定制分析服務(wù)門檻和價(jià)格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本！自媒體數(shù)據(jù)分析

目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機(jī)。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測、偏差檢測等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運(yùn)營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設(shè)計(jì)、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡單相關(guān)性、時(shí)間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。自媒體數(shù)據(jù)分析

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