通用數(shù)據(jù)挖掘大屏

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程[1]。所獲得的知識(shí)多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢(xún)等簡(jiǎn)單操作，對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事物未來(lái)走向顯得捉襟見(jiàn)肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫(kù)中而又準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒(méi)，卻饑渴于知識(shí)”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 基于帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。通用數(shù)據(jù)挖掘大屏

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)?，銷(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)。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表我們知道掘金的過(guò)程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。分類(lèi)是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類(lèi)別中?？梢詰?yīng)用到涉及到應(yīng)用分類(lèi)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，如淘寶商鋪將用戶(hù)在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買(mǎi)情況劃分成不同的類(lèi)，根據(jù)情況向用戶(hù)推薦關(guān)聯(lián)類(lèi)的商品，從而增加商鋪的銷(xiāo)售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過(guò)函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴(lài)關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過(guò)對(duì)本季度銷(xiāo)售的回歸分析，對(duì)下一季度的銷(xiāo)售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)改變。聚類(lèi)類(lèi)似于分類(lèi)，但與分類(lèi)的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類(lèi)別。屬于同一類(lèi)別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類(lèi)別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類(lèi)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。

潛客識(shí)別引擎：您正在推銷(xiāo)商品或服務(wù)，但過(guò)于盲目的推銷(xiāo)活動(dòng)耗費(fèi)了您很大的資金和人力。您希望提高命中率，降低獲客成本。使用客戶(hù)判別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷(xiāo)成功率。只需片刻，即可從多達(dá)200萬(wàn)個(gè)候選人中識(shí)別出潛在客戶(hù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別用戶(hù)——預(yù)先判斷用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的興趣度。你可能從事電商、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業(yè)；你一定想知道誰(shuí)對(duì)你的產(chǎn)品感興趣；你也一定想提高命中率，降低獲客成本。告別盲目，開(kāi)始洞悉！將用戶(hù)數(shù)據(jù)灌入暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—潛在客戶(hù)識(shí)別引擎，即可預(yù)先獲知每個(gè)用戶(hù)在不同營(yíng)銷(xiāo)策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，提高營(yíng)銷(xiāo)準(zhǔn)確性并降低營(yíng)銷(xiāo)成本。另外，大多數(shù)二分類(lèi)問(wèn)題也同樣適用，如智能診斷系統(tǒng)。掌握關(guān)鍵技術(shù)，并擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項(xiàng)具體的過(guò)程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清洗又是數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎(chǔ)上對(duì)空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 經(jīng)過(guò)特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹(shù)、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評(píng)估，得到有用的分析信息，為用戶(hù)提供相應(yīng)的輔助支持。 模式評(píng)估 也稱(chēng)數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行判斷以及合理預(yù)測(cè)，為用戶(hù)做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過(guò)程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的挖掘工具。 知識(shí)表示 即結(jié)果評(píng)價(jià)與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識(shí)具體化、形象化。使用潛客識(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷(xiāo)成功率。金融數(shù)據(jù)挖掘組件

我們期待每個(gè)結(jié)果都是一份不錯(cuò)的微型咨詢(xún)報(bào)告。通用數(shù)據(jù)挖掘大屏

近年來(lái)，隨著廠(chǎng)商的渠道扁平化策略，以及對(duì)終端零售企業(yè)和用戶(hù)的重視，渠道分銷(xiāo)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。此外，銷(xiāo)售時(shí)代的到來(lái)促使相關(guān)產(chǎn)品信息處于完全透明的狀態(tài)中，分銷(xiāo)商的收入日益攤薄。分銷(xiāo)商開(kāi)始尋求轉(zhuǎn)型，通過(guò)綜合銷(xiāo)售服務(wù)提高增值服務(wù)能力，從而提高盈利能力。渠道分銷(xiāo)商不但為銷(xiāo)售相關(guān)的渠道和終端客戶(hù)提供服務(wù)，還向制造廠(chǎng)商提供設(shè)計(jì)、配件、技術(shù)方面的供應(yīng)服務(wù)，面向消費(fèi)者提供飛速維修服務(wù)。分銷(xiāo)商的盈利來(lái)源正逐漸從單一的商品銷(xiāo)售拓展到供應(yīng)鏈、金融、設(shè)計(jì)、售后等綜合銷(xiāo)售服務(wù)提供商。伴隨著制造商不斷向終端用戶(hù)的靠攏，渠道分銷(xiāo)商需要精耕細(xì)作，在特定的區(qū)域市場(chǎng)，通過(guò)整合的營(yíng)銷(xiāo)手段，充分地挖掘銷(xiāo)售的市場(chǎng)潛力，對(duì)分銷(xiāo)商進(jìn)行培育和支持，提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率和滲透率，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的管理，并利用廣告宣傳及促銷(xiāo)活動(dòng)等手段來(lái)拉動(dòng)市場(chǎng)，達(dá)到分銷(xiāo)商主推、終端主推的目的，從而提高市場(chǎng)占比和品牌影響力。不少行業(yè)行家認(rèn)為，數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化的新型技術(shù)與產(chǎn)品的不斷進(jìn)步，對(duì)于企業(yè)以及員工都有著價(jià)值體現(xiàn)，前所未有地改變了數(shù)碼、電腦行業(yè)的作業(yè)方式，數(shù)碼、電腦迎來(lái)數(shù)字化的生產(chǎn)模式，進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代。通用數(shù)據(jù)挖掘大屏

暖榕智能，2019-12-11正式啟動(dòng)，成立了暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等幾大市場(chǎng)布局，應(yīng)對(duì)行業(yè)變化，順應(yīng)市場(chǎng)趨勢(shì)發(fā)展，在創(chuàng)新中尋求突破，進(jìn)而提升暖榕,暖榕智能的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，把握市場(chǎng)機(jī)遇，推動(dòng)數(shù)碼、電腦產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。旗下暖榕,暖榕智能在數(shù)碼、電腦行業(yè)擁有一定的地位，品牌價(jià)值持續(xù)增長(zhǎng)，有望成為行業(yè)中的佼佼者。我們?cè)诎l(fā)展業(yè)務(wù)的同時(shí)，進(jìn)一步推動(dòng)了品牌價(jià)值完善。隨著業(yè)務(wù)能力的增長(zhǎng)，以及品牌價(jià)值的提升，也逐漸形成數(shù)碼、電腦綜合一體化能力。暖榕智能始終保持在數(shù)碼、電腦領(lǐng)域優(yōu)先的前提下，不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。在暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等領(lǐng)域承攬了一大批高精尖項(xiàng)目，積極為更多數(shù)碼、電腦企業(yè)提供服務(wù)。