您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！關注未來，制定面向未來的策略，提高勝算無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；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、競品…停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。我們始終站在用戶的角度思考問題，用的互動策略打破常規(guī)，幫助用戶尋找簡單的解決方案。自動數據挖掘報價
注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協同過濾之外，還有基于內容的推薦、基于知識的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協同過濾這種方法的思想。亞馬遜網站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產品經理的活動，主講人香港中文大學的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機器視覺領域可以通過社交網絡照片或者個人相冊中的圖片的學習，可以做到預測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術而已。機器學習與個性化推薦的關系什么是機器學習？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地進行學習。大多數情況下，這相當于將一組數據傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數據的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現的其他數據。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數據中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。智能數據挖掘工具非常好用！ 專業(yè)級分析，您身邊的智能算法**。
為什么選擇暖榕？豐富的數據接入。對于SaaS服務，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持數據庫接口（如MySQL、Oracle、SQLserver）、文件服務器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；谙冗M的自動處理技術，屏蔽掉繁瑣的算法細節(jié)。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調整幾個參數，即可獲得優(yōu)良的挖掘結果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預，讓您更專注于業(yè)務本身的價值；所見即所知。執(zhí)行因果關系檢驗、影響因素分析、相關性檢驗、趨勢預測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務的眼光和易于理解的方式展現。從便捷的SaaS到專有計算系統(tǒng)。您可以根據業(yè)務需要，選擇適合的服務方式：如果您希望靈活付費并立即獲得見解：請使用SaaS版云計算引擎；如果云計算引擎不能有效處理您的數據：請與我們聯系，我們將為您提供個性化的解決方案；如果您的數據量非常大，或希望使用一組引擎：請與我們聯系進行引擎開發(fā)和部署；如果您有特殊功能需要實現，或要滿足嚴格的數據合規(guī)：請與我們聯系進行本地部署。
數據挖掘，又稱數據庫中的知識發(fā)現，是人工智能和數據庫研究的熱點，所謂數據挖掘是指用常用的分析技術從大量數據中揭示隱藏的、以前未知的、具有潛在價值的信息數據挖掘使用數據挖掘主要包括分類、回歸分析、聚類、關聯規(guī)則、特征、變化和方差分析、網頁挖掘等，它們從不同的角度提取數據。首先簡單介紹一下什么是數據挖掘。數據挖掘是指從大量數據中發(fā)現特定信息和模式的過程，很多人將此過程視為知識發(fā)現。數據挖掘中常用的算法包括回歸、分類、聚類和模式檢測。在工程中，數據挖掘通常與大數據技術聯系在一起。在行業(yè)實踐中，從業(yè)者還必須對數據中包含的主題領域有合理的理解。行業(yè)分析方法常用于用戶畫像、商業(yè)智能、社區(qū)發(fā)現等場景。數據挖掘是從大量不完整的、嘈雜的、模糊的和隨機的數據中提取隱藏的、未知的但可能有用的信息和知識的過程。模塊豐富包括銷量預測、RFM客戶價值分析、個性化推薦、商品組合與推薦、帕累托價值分析、客戶轉化分析等。
所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負責拿到需求，然后拿到結果。大多數公司的數據挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數據進行采集、處理和整理、展示結果等，主要集中在算法上。數據挖掘就是通過數據的表象發(fā)現隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關事物背后隱藏的規(guī)律和聯系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術開發(fā)才能擅長數據挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，比較好的大數據挖掘工程師應該是熟悉和了解業(yè)務的人。我們的專業(yè)性、可靠性及先進性，將使您額外受益。新型數據挖掘智能
建立任意一個洞察，都只需3步：上傳數據、設置參數、查看結果。自動數據挖掘報價
它一種在做個性化推薦時候的方法論。因為如果**按照單一的熱門推薦，網絡的馬太效應(指強者愈強、弱者愈弱的現象)就會明顯；且長尾中物品較難被用戶發(fā)現，造成了資源浪費。而協同過濾問題恰恰解決了用戶的個性化需求（用戶更愿意打開自己感興趣或者熟悉的內容），使得長尾上的物品有了被展示和消費的可能性，也使得馬太效應相對弱化。協同過濾包括兩種類型：(基于物品的協同過濾)：小明在網站上看了《超人歸來》的電影，系統(tǒng)就會推薦與這部電影的相似的電影，比如《蜘蛛俠2》給小明。這是基于電影之間的相似性做出的推薦。(注意：兩部電影之間的是否相似是由大量用戶是否同時都看了這兩部電影得到的。如果大量用戶看了A電影，同時也看了B電影，即可認為這兩部的電影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用戶行為的。)騰訊視頻中，當觀看《超人歸來》時系統(tǒng)推送的電影(基于用戶的協同過濾）：小明在購物網站上買了一副耳機，系統(tǒng)中會找出與小明相似的“近鄰好友”他們除了買耳機之外，還買了什么。如果與小明相似的“近鄰”小華還買過音箱，而這件東西小明還沒買過，系統(tǒng)就會給小明推薦音箱。這是基于用戶之間的相似性做出的推薦。自動數據挖掘報價
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