傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析報(bào)表

SaaS。用戶(hù)只要上網(wǎng)即可使用。我們的SaaS非常適合中小微用戶(hù)或傳統(tǒng)行業(yè)用戶(hù)：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無(wú)需部署、開(kāi)箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門(mén)檻、Excel或csv即可驅(qū)動(dòng)。對(duì)于SaaS的潛在客群，我們一方面將通過(guò)新媒體推廣、線(xiàn)上引流、電話(huà)或郵件營(yíng)銷(xiāo)等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過(guò)公開(kāi)課和講解實(shí)際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營(yíng)銷(xiāo)和維護(hù)手段，提高試用率、購(gòu)買(mǎi)率和復(fù)購(gòu)率，并不斷增加市場(chǎng)占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類(lèi)客戶(hù)：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶(hù)；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無(wú)法脫離本地環(huán)境的客戶(hù)；或數(shù)據(jù)量非常大，無(wú)法直接使用SaaS，只能本地部署的客戶(hù)。除此之外，我們還將提供定制服務(wù)開(kāi)發(fā)。此服務(wù)方式適合SaaS或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿(mǎn)足要求，需要專(zhuān)門(mén)建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項(xiàng)目。服務(wù)對(duì)象一般為高凈值客戶(hù)或重點(diǎn)客戶(hù)，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，為這些客戶(hù)提供定制化服務(wù)。無(wú)論電商、新媒體App渠道轉(zhuǎn)化分析器可以直觀分析不同渠道不同階段引流及獲客轉(zhuǎn)化率，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)及業(yè)務(wù)流程。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析報(bào)表

關(guān)鍵算法庫(kù)為我們自研的全自動(dòng)優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫(kù)的算法支持全自動(dòng)建模，無(wú)需用戶(hù)參與。算法在收到一個(gè)新任務(wù)后，會(huì)自動(dòng)探測(cè)數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類(lèi)型、并自動(dòng)加載優(yōu)參數(shù)，然后進(jìn)行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢(xún)報(bào)告渲染引擎渲染成一份咨詢(xún)報(bào)告。我們的算法庫(kù)智能化程度相當(dāng)高，使用門(mén)檻非常低，即使用戶(hù)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(shí)，算法庫(kù)算法的精度和性能處于行業(yè)先進(jìn)水平。例如，經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，我們的時(shí)序預(yù)測(cè)算法比百度大腦（easyDL）快8~10倍，精度高3~4倍。線(xiàn)上數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)問(wèn)題百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。

眾所周知，所謂數(shù)據(jù)就是對(duì)事實(shí)的描述，比如你的身高，體重，籍貫等等。對(duì)這些數(shù)據(jù)的描述本身就是一種分析。舉個(gè)例子：如果近在看房，每天關(guān)注成都二手房交易量。比如2023年2月27日成都二手房成交465套，這是描述性分析。如果你寫(xiě)過(guò)實(shí)證分析的論文，這是對(duì)數(shù)據(jù)的描述，比如我上面說(shuō)的畢業(yè)論文，數(shù)據(jù)處理后會(huì)做描述性的統(tǒng)計(jì)分析。探索性數(shù)據(jù)分析，英文名是explorative Data Analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)為EDA。我們所說(shuō)的一般數(shù)據(jù)分析是探索性分析。

有些數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程不是直接的業(yè)務(wù)分析，而是數(shù)據(jù)分析。比如石業(yè)，“鉆井作業(yè)優(yōu)化”需要數(shù)據(jù)科學(xué)工具和技術(shù)，屬于數(shù)據(jù)科學(xué)家的日常工作。然而，我們不能把它與商業(yè)分析聯(lián)系起來(lái)。

無(wú)論以上哪種業(yè)務(wù)，都可以分解成一系列的階段。每過(guò)一個(gè)階段，就只剩下一部分用戶(hù)。準(zhǔn)確記錄漏斗各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，以便分析優(yōu)化各個(gè)環(huán)節(jié)的通過(guò)率，是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中常見(jiàn)的痛點(diǎn)就是明知轉(zhuǎn)化漏斗上某個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)率低，卻沒(méi)有辦法改善。常見(jiàn)的解決方法是將數(shù)據(jù)分解成各個(gè)維度分別觀察，往往可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或系統(tǒng)的問(wèn)題。如果多個(gè)維度可以靈活組合觀測(cè)數(shù)據(jù)，就成了數(shù)據(jù)立方體。雖然下圖與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的漏斗數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)，但原理是一樣的。數(shù)據(jù)的會(huì)計(jì)老師雖然不可或缺，但不是用戶(hù)增長(zhǎng)的錨。那么，什么方法才能真正帶動(dòng)一個(gè)產(chǎn)品的用戶(hù)快速增長(zhǎng)呢？從歷史上成功的產(chǎn)品來(lái)看，有一些思路值得關(guān)注。 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。

您想知道未來(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收；您想優(yōu)化庫(kù)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(xiāo)活動(dòng)、購(gòu)物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，即刻給出答案！關(guān)注未來(lái)，制定面向未來(lái)的策略，提高勝算無(wú)論您來(lái)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(lái)的銷(xiāo)量、客流、營(yíng)收來(lái)優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測(cè)未來(lái)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(jìng)品…停止猜想，開(kāi)始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測(cè)引擎”，不可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來(lái)的走勢(shì)，如銷(xiāo)量預(yù)測(cè)或客流預(yù)測(cè)，還可以測(cè)算不同因素的影響程度和置信度。小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。物流數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)

我們不做表面文章。深度精煉，不浪費(fèi)您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析報(bào)表

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、形象化傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析報(bào)表

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