經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

工業(yè)涉及的環(huán)節(jié)很多，每個環(huán)節(jié)都需要采用不同類型和數(shù)量的軟件系統(tǒng)和硬件設備。這些軟硬件資源在運行過程中產(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)潛在的有價值的信息，提高工業(yè)生產(chǎn)決策的準確性，進一步提高工業(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)建設備故障診斷、設備性能評估、能耗預測、流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量分析、歸因分析、產(chǎn)品價值分析等多個方向的解決方案，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、彈性計算特性、可私有化部署特性等，可滿足不同用戶的個性化要求（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。簡單的才是好用的：極簡界面，極簡操作。復雜的事情交給我們，耳目一新的見解即時奉上。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

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?；谛乱淮畔⒓夹g(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。智能數(shù)據(jù)挖掘常見問題自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。

在廣告或者特價優(yōu)惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產(chǎn)品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業(yè)績大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標。

目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)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(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學者的研究熱點。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。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)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(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據(jù)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。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業(yè)務侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺的產(chǎn)品，實 際上做得是統(tǒng)計、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強的平臺或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強的技術(shù)能力，一般業(yè)務人員很難用起來。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業(yè)務、產(chǎn)生價值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報告，可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。我們的專業(yè)性、可靠性及先進性，將使您額外受益。智能數(shù)據(jù)挖掘常見問題

我們期待每個結(jié)果都是一份不錯的微型咨詢報告。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設置不同的價格。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

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