工業(yè)數(shù)據(jù)分析報價

目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學者的研究熱點。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。工業(yè)數(shù)據(jù)分析報價

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。現(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)，包含了時序預測模塊（時序預測引擎）、關聯(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)分鐘既出結果。讓廣大醫(yī)務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。在線數(shù)據(jù)分析潛在客戶挖掘細致和充分的測試，保證可靠性；

隨著傳感器、移動通信等技術的飛速發(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作模式發(fā)展。許多先進的計算機系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源，導致人們無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個方面和出發(fā)點進行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術，普遍實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學管理和生產(chǎn)設備的有效控制。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術包括多種技術，常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、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)潛在的有價值的信息，并利用這些信息指導和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式，構建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數(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的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對于發(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)預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結果。

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該問題典型的應用有推薦系統(tǒng)， 個性化搜索結果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因為零售商對激勵的成本不關心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域，如雜貨店或者百貨商店，因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因為一些推薦技術能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學畫像，因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術也可以根據(jù)競爭者銷售產(chǎn)品的來對競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對客戶畫像。工業(yè)數(shù)據(jù)分析報價

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