新零售數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-06-09

為什么選擇暖榕?豐富的數(shù)據(jù)接入。對(duì)于SaaS服務(wù),您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對(duì)于本地部署,支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)接口(如MySQL、Oracle、SQLserver)、文件服務(wù)器(如FTP)及云(如Hive、Hbase);簡(jiǎn)單的操作。基于先進(jìn)的自動(dòng)處理技術(shù),屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無(wú)需任何算法或IT知識(shí),只需簡(jiǎn)單調(diào)整幾個(gè)參數(shù),即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù),讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價(jià)值;所見(jiàn)即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*,并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要,選擇適合的服務(wù)方式:如果您希望靈活付費(fèi)并立即獲得見(jiàn)解:請(qǐng)使用SaaS版云計(jì)算引擎;如果云計(jì)算引擎不能有效處理您的數(shù)據(jù):請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們將為您提供個(gè)性化的解決方案;如果您的數(shù)據(jù)量非常大,或希望使用一組引擎:請(qǐng)與我們聯(lián)系進(jìn)行引擎開發(fā)和部署;如果您有特殊功能需要實(shí)現(xiàn),或要滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī):請(qǐng)與我們聯(lián)系進(jìn)行本地部署。使用非常簡(jiǎn)單,拖拖拽拽就能搞定! 智能化自動(dòng)建模,無(wú)需懂技術(shù)。新零售數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用:金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過(guò)對(duì)客戶信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶需求,提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力,優(yōu)化投資決策等。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì),優(yōu)化資產(chǎn)配置,提高投資回報(bào)率。數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用:醫(yī)療行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過(guò)對(duì)患者病歷、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地了解患者病情,提高診斷準(zhǔn)確率,優(yōu)化治療方案等。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)疾病流行趨勢(shì),提高公共衛(wèi)生管理能力?;ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘無(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。

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)跨學(xué)科的產(chǎn)物,涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和模式識(shí)別。數(shù)據(jù)挖掘方法太復(fù)雜,無(wú)法按照來(lái)源分類,不容易理解和記憶。根據(jù)其目的,數(shù)據(jù)挖掘方法分為預(yù)測(cè)和描述類:預(yù)測(cè)和監(jiān)督學(xué)習(xí)。預(yù)測(cè)分析是指用一個(gè)或多個(gè)自變量來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值,從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)作為訓(xùn)練集,建立模型,然后將這個(gè)模型應(yīng)用于當(dāng)前數(shù)據(jù)來(lái)推斷結(jié)果。以客戶違約作為預(yù)測(cè)分析的研究場(chǎng)景,客戶是否會(huì)違約是因變量,我們可以根據(jù)客戶的性別、年齡、收入、工作經(jīng)濟(jì)狀況、歷史信用狀況等進(jìn)行預(yù)測(cè)。

帕累托價(jià)值分析器:您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素;您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價(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)。只需片刻,即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù),并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素;您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。停止猜想,開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價(jià)值分析器:?基于二八法則,挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素?基于ABC理論(二三五原理),區(qū)分高價(jià)值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對(duì)一個(gè)因素分析,也可兩因素交叉分析?基于數(shù)據(jù)可視化,查看不同因素的貢獻(xiàn)度。


使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。

數(shù)據(jù)挖掘在能源行業(yè)的應(yīng)用:能源行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過(guò)對(duì)能源消耗記錄、能源生產(chǎn)效率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助能源企業(yè)更好地了解能源消耗情況,提高能源利用效率,優(yōu)化能源生產(chǎn)方案等。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助能源企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求,提高能源供應(yīng)管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在社交媒體行業(yè)的應(yīng)用:社交媒體行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過(guò)對(duì)用戶行為、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助社交媒體平臺(tái)更好地了解用戶需求,提高用戶體驗(yàn),優(yōu)化廣告投放等。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助社交媒體平臺(tái)預(yù)測(cè)用戶趨勢(shì),提高社交媒體管理能力。使用個(gè)性化推薦引擎,幫您為顧客推薦正確的商品。時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘方法

專業(yè)分析,圖文并茂支持分享、保存、打印、下載?除非用戶主動(dòng)保存,平臺(tái)不存儲(chǔ)任何用戶數(shù)據(jù),閱后即焚?。新零售數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

    某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來(lái)給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券,這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說(shuō)的是,如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣,那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的,而不是推送十公里以外的餐廳?;趦?nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個(gè)性化推薦一般會(huì)有兩種通用的方法,包括基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦,和基于用戶行為的個(gè)性化推薦?;谟脩粜袨榈耐扑],會(huì)有基于物品的協(xié)同過(guò)濾(Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過(guò)濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,在產(chǎn)品發(fā)布之初,沒(méi)有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個(gè)時(shí)候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法。基于內(nèi)容的推薦一般來(lái)說(shuō),基于內(nèi)容的推薦的意思是,會(huì)在產(chǎn)品初期打造階段引入**的知識(shí)來(lái)建立起商品的信息知識(shí)庫(kù),建立商品之間的相關(guān)度。比如,汽車之家的所有的車型,包括了汽車的各種性能參數(shù);電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過(guò)程中,只需要利用用戶當(dāng)時(shí)的上下文情況:例如用戶正在看一個(gè)20萬(wàn)左右的大眾轎車,系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)這輛車的性能參數(shù),來(lái)找到另外幾輛與這輛車相似的車來(lái)推薦給用戶。一般來(lái)說(shuō)。新零售數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是數(shù)碼、電腦,擁有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)口碑。公司自成立以來(lái),以質(zhì)量為發(fā)展,讓匠心彌散在每個(gè)細(xì)節(jié),公司旗下暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案深受客戶的喜愛(ài)。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力,努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí),遵守行業(yè)規(guī)范,植根于數(shù)碼、電腦行業(yè)的發(fā)展。暖榕智能秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營(yíng)理念,全力打造公司的重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。