咨詢數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

企業(yè)的目標(biāo)是提高效率。知道是一回事，會做又是另一回事，真正去做的都成了明星企業(yè)。比如百度提升了用戶獲取信息的效率，美團外賣提升了用戶購買一日三餐的效率，微信等即時通訊提升了用戶溝通的效率……同樣的邏輯也適用于物流行業(yè)，行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)都在挑戰(zhàn)中前行，過去有雙碳目標(biāo)的要求，未來有運營高成本的現(xiàn)實。前幾年給運輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個問題。2015年起，開始為新能源物流車全價值鏈提供一站式服務(wù)和解決方案。環(huán)保低碳貨運進入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運營配套服務(wù)，成為重用型公司新能源物流車服務(wù)商運營。對于城市配送物流企業(yè)來說，車輛的使用和購置成本一直是需要重點考慮的問題，隨著市場需求的增長，地面鐵路可以為企業(yè)提供靈活充足的車輛租賃服務(wù)，輔以多功能輔助車輛。服務(wù)租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務(wù)，包括車輛檢測、收費指導(dǎo)、車輛維修等，將降低城市配送物流企業(yè)在物流問題上的成本和精力投入“用車”。數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的人才和技術(shù)支持，因此在企業(yè)中建立數(shù)據(jù)科學(xué)團隊非常重要。咨詢數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來的策略，提高勝算。您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”：?自動建模技術(shù)建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值；?自動進行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度；?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。線上零售數(shù)據(jù)挖掘組件基于潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。

在構(gòu)建手機銀行的功能集時，我們需要采用對象視角。例如，在手機銀行的營銷響應(yīng)模型中，手機銀行的特征應(yīng)該反映對象的成本收益變量。比如年齡反映了使用手機銀行和去實體渠道的成本。當(dāng)建模者意識到標(biāo)簽是主觀的，他會對標(biāo)簽的選擇更加慎重；只有認識到進入模具的特征來自于對象，才能從對象的角度更高效地構(gòu)建特征集。首先我們來總結(jié)一下機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的定義：數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。換句話說，數(shù)據(jù)挖掘試圖從海量數(shù)據(jù)中找到有用的信息。

    提供一些可擴展的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。其目的也和其他的開源項目一樣，Mahout避免了在機器學(xué)習(xí)算法上重復(fù)造輪子。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源眾所周知，對推薦系統(tǒng)的個性化推薦算法需要運用來自用戶的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數(shù)據(jù)：舉個好玩的例子：通過GPS信號，可以測得手機速度以及位置，當(dāng)用戶的手機在早上8點由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當(dāng)勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運營商是可以得到用戶手機訪問過的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足球的用戶，而喜歡足球的用戶很大的可能性是男性，則可以多推送一些相關(guān)的體育新聞內(nèi)容，甚至男性用品（比如剃須刀）廣告給他?；谏缃痪W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以基于好友關(guān)系，推薦朋友給用戶。當(dāng)小紅和小明同時有10個朋友，那就說明他們在一個朋友圈子。他們共同好友越多，就更有可能在兩個人之間做相互推薦?；谏舷挛牡臄?shù)據(jù)：上下文的數(shù)據(jù)又可以分為兩種，時間上下文與地點上下文。舉一個栗子，在時間上下文的情況下。技術(shù)咨詢**團隊，豐富行業(yè)經(jīng)驗，強大技術(shù)能力，為用戶量身定制，滿足用戶個性化數(shù)據(jù)建模與挖掘需求！

帕累托價值分析器：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；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識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200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識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)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對一個因素分析，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度。

數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù)，可以幫助企業(yè)做出更明智的決策。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

無論電商、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)化運營及業(yè)務(wù)流程。咨詢數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

智能擬合引擎：您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域，營銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無需了解技術(shù)，基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜有數(shù)據(jù)、文本、還是時間，抑或您的數(shù)據(jù)中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！咨詢數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

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