大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、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數(shù)據(jù)進行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到摸個給定的類別中。可以應(yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢預(yù)測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對數(shù)據(jù)序列的預(yù)測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預(yù)測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(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)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。易用：只需簡單幾步拖拽和點擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品
醫(yī)學(xué)作為一個專業(yè)、復(fù)雜的學(xué)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。現(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔(dān)著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學(xué)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。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦使用RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。
銷量預(yù)測可以分為新店/新品銷量預(yù)測和老店/老品銷量預(yù)測，此處重點論述老店/老品銷量預(yù)測（下文銷量預(yù)測均為老店/老品銷量預(yù)測） 為什么要預(yù)測銷量？銷量預(yù)測對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，若儲備不足，會限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預(yù)測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價都與之息息相關(guān)。
您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預(yù)測引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競品… 停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時序預(yù)測引擎”，不可以預(yù)測時間序列未來的走勢，如銷量預(yù)測或客流預(yù)測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。彈性成本：按需使用，不需運維、不養(yǎng)團隊、節(jié)省高額咨詢費！
組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務(wù)業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務(wù)...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網(wǎng)站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點了杯豆?jié){，您覺得他應(yīng)該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——組合推薦引擎”，迅速建立產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，讓你從組合的視角重新認(rèn)識你的產(chǎn)品?；跁r序預(yù)測引擎，幫您預(yù)測未來。物流數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)
前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進性；網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品
目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫和無線網(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)備維護系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動化系統(tǒng)在運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，建立先進的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強大的應(yīng)用環(huán)境。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品
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