制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘挖掘

銷(xiāo)量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)和老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)（下文銷(xiāo)量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)） 為什么要預(yù)測(cè)銷(xiāo)量？銷(xiāo)量預(yù)測(cè)對(duì)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(chǔ)備不足，會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類(lèi)不全、既影響營(yíng)收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn)；若儲(chǔ)備過(guò)量賣(mài)不掉，又會(huì)過(guò)期浪費(fèi)，白白扔錢(qián)。實(shí)際上，無(wú)論生鮮/餐飲，還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷(xiāo)量（客流量、銷(xiāo)售額...）預(yù)測(cè)的重要性都是不言而喻的。大至國(guó)企央企，小至門(mén)店地?cái)偅N(xiāo)售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費(fèi)您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘挖掘

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(wú)法應(yīng)對(duì)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(kāi)發(fā)一套彈性、易用、簡(jiǎn)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(zhuān)注于難、痛、愁、急的問(wèn)題。 3. 研發(fā)并落地前沿計(jì)算引擎，如時(shí)序預(yù)測(cè)引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、潛客識(shí)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(yè)面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進(jìn)的自動(dòng)建模技術(shù)，無(wú)需懂技術(shù)，很低使用門(mén)檻，小白式操作 6. 與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開(kāi)箱即用，完全無(wú)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。智能數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價(jià)我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(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。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未知。無(wú)論您來(lái)自什么領(lǐng)域，營(yíng)銷(xiāo)、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開(kāi)始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡(jiǎn)單的方式對(duì)各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測(cè)算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜有數(shù)據(jù)、文本、還是時(shí)間，抑或您的數(shù)據(jù)中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲(chǔ)技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識(shí)。然而數(shù)據(jù)的“式”增長(zhǎng)，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來(lái)。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識(shí)，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識(shí)別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫(kù)等多種學(xué)科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險(xiǎn)公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個(gè)領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。多場(chǎng)景適用：歷經(jīng)實(shí)際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗(yàn)證！

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)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(xiāo)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。基于先進(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)性和耦合性優(yōu)化推廣和客戶維護(hù)策略。金融數(shù)據(jù)挖掘公司

全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)和眼光，怎能在智能時(shí)代贏得未來(lái)？制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘挖掘

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘挖掘

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