數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-10-20

醫(yī)學(xué)作為一個(gè)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?,F(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(píng)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(xiǎn),往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),包含了時(shí)序預(yù)測(cè)模塊(時(shí)序預(yù)測(cè)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(gè)性化推薦引擎)、智能診斷模塊(潛客識(shí)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(jìn)行高級(jí)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。細(xì)致和充分的測(cè)試,保證可靠性;數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

組合與推薦引擎:您來(lái)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(diǎn)了一些東西或把商品加到購(gòu)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(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù),對(duì)高達(dá)50000個(gè)訂單和5000個(gè)商品進(jìn)行分析計(jì)算,并將圖文并茂的報(bào)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(tuán)購(gòu)網(wǎng)站上引流,或者讓用戶買起來(lái)更方便...(比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起,并起了個(gè)好聽(tīng)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(diǎn)了杯豆?jié){,您覺(jué)得他應(yīng)該還需要一份小籠包)。用所見(jiàn)即所知代替困惑:只需上傳一份訂單明細(xì),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(shí)你的產(chǎn)品。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表易用:只需簡(jiǎn)單幾步拖拽和點(diǎn)擊,即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果!

零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問(wèn)題,如優(yōu)化價(jià)格、折扣、推薦、以及庫(kù)存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問(wèn)題。全渠道零售,即在所有線上和線下渠道整合營(yíng)銷、客戶關(guān)系管理,以及庫(kù)存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理方面的書(shū),如 但絕大多數(shù)書(shū)的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)家手冊(cè),專注在算法和方法論,并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們?cè)噲D采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來(lái)探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動(dòng)化。在這篇文章里, 我們將描述一個(gè)假想的收入管理平臺(tái),這一平臺(tái)基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面,如價(jià)格、營(yíng)銷和倉(cāng)儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(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。 簡(jiǎn)單的才是好用的:極簡(jiǎn)界面,極簡(jiǎn)操作。復(fù)雜的事情交給我們,耳目一新的見(jiàn)解即時(shí)奉上。

隨著傳感器、移動(dòng)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運(yùn)作模式發(fā)展。許多先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)被引入,這些系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源,導(dǎo)致人們無(wú)法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個(gè)方面和出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行有效的研發(fā),引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù),普遍實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和生產(chǎn)設(shè)備的有效控制。目前,工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)包括多種技術(shù),常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和貝葉斯理論等,可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息,并利用這些信息指導(dǎo)和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式,構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。掌握關(guān)鍵技術(shù),并擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。銷量數(shù)據(jù)挖掘大屏

很多報(bào)表工具只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏等,看似很炫,其實(shí)挖得很淺,無(wú)法應(yīng)對(duì)深度需求。數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

促銷活動(dòng)的有效性分析:只有充分了解客戶,才能準(zhǔn)確定位促銷對(duì)象,提高針對(duì)性,降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過(guò)廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動(dòng),以達(dá)到促銷產(chǎn)品,吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法,通過(guò)比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動(dòng)前后的有關(guān)情況,認(rèn)真分析促銷活動(dòng)的有效性,還可以分析出應(yīng)該在什么時(shí)間,什么地點(diǎn)、以什么種方式、什么商品和對(duì)什么樣的人進(jìn)行促銷活動(dòng),盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi),提高銷售額。顧客忠誠(chéng)度分析:零售企業(yè)通過(guò)辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式,來(lái)跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過(guò)對(duì)顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,可以記錄顧客的購(gòu)買序列,將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買的商品分組,確定特定個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求,由時(shí)間序列模式推斷出相應(yīng)消費(fèi)群體或個(gè)體下一步的消費(fèi)行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購(gòu)買趨勢(shì)或忠誠(chéng)度的變化,據(jù)此對(duì)價(jià)格和商品的花樣加以調(diào)整和更新,以便留住老客戶,吸引新**挖掘挖掘系統(tǒng)

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司依托可靠的品質(zhì),旗下品牌暖榕,暖榕智能以高質(zhì)量的服務(wù)獲得廣大受眾的青睞。暖榕智能經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)遍布國(guó)內(nèi)諸多地區(qū)地區(qū),業(yè)務(wù)布局涵蓋暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案等板塊。同時(shí),企業(yè)針對(duì)用戶,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)挖掘解決方案等幾大領(lǐng)域,提供更多、更豐富的數(shù)碼、電腦產(chǎn)品,進(jìn)一步為全國(guó)更多單位和企業(yè)提供更具針對(duì)性的數(shù)碼、電腦服務(wù)。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)。