咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

來源: 發(fā)布時間:2022-10-17

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同,關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動建模,無需用戶參與。算法在收到一個新任務(wù)后,會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動加載優(yōu)參數(shù),然后進行建模,并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高,使用門檻非常低,即使用戶完全不懂技術(shù),也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時,算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如,經(jīng)實際驗證,我們的時序預(yù)測算法比百度大腦(easyDL)快 8~10倍,精度高 3~4 倍。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦,我們絲毫不會試圖占有。咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

醫(yī)學作為一個專業(yè)、復雜的學科,需要處理各種各樣的數(shù)據(jù),如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等?,F(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病,往往還承擔著繁重的科研課題或論文要求。除了看病,課題研究、學術(shù)交流、發(fā)表論文、評職稱等,給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務(wù)工作者由于技能背景所險,往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),包含了時序預(yù)測模塊(時序預(yù)測引擎)、關(guān)聯(lián)分析模塊(組合與推薦引擎)、多分類診斷模塊(個性化推薦引擎)、智能診斷模塊(潛客識別引擎)、歸因分析模塊(線性回歸與歸因分析引擎),可以幫助醫(yī)務(wù)工作者方便快捷地進行高級別的數(shù)據(jù)分析和挖掘,數(shù)分鐘既出結(jié)果。讓廣大醫(yī)務(wù)工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力,如虎添翼,順暢自如。咨詢數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。

某種程度上,推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn),如客戶評分的稀疏性,計算的可擴展性,以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然,我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法,而且在此處探討這些也沒有太多的意義,因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動設(shè)計推薦系統(tǒng)的目標和效用函數(shù),而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細節(jié)。從計量經(jīng)濟學的觀點來看,推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品,每一個產(chǎn)品的銷售量和貢獻的收入都是很少的,但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力,這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進行引導。

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(yīng)(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。貼近業(yè)務(wù)實際、聚焦業(yè)務(wù)痛點,專注于難、痛、愁、急的問題。

但銷量預(yù)測本身是一個復雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊,但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外,通常還有以下兩個原因:業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬別。且不說不同行業(yè),即使同一連鎖店的不同門店,情況也各不相同,外部分析團隊往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細節(jié),而造成偏差;銷量預(yù)測是時序預(yù)測,而時序預(yù)測是外推預(yù)測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比,外推預(yù)測是根據(jù)歷史預(yù)測未來,不確定性更大。即便如此,大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測能力,在市場競爭或轉(zhuǎn)型升級時都頗為被動。基于帕累托價值分析器,立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。線上數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

智能擬合引擎:您想知道一個指標,如銷量、利潤、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。尋找各種因素與目標值之間的關(guān)系,并預(yù)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域,營銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個指標,如銷量、利潤、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,開始洞察。您無需了解技術(shù),基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”,我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合,還幫您測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!咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

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