線上數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)

這是常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法為數(shù)據(jù)分析師提供了重要的業(yè)務(wù)指標(biāo)和指標(biāo)。例如，月收入和虧損賬戶。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬戶獲取大量數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是“描述性分析”的方法之一?？梢暬ぞ叩氖褂每梢杂行У馗纳茝拿枋鲂苑治鲋蝎@得的信息。描述性數(shù)據(jù)分析的下一步是分析診斷數(shù)據(jù)。通過評(píng)估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具使數(shù)據(jù)分析師能夠深入分析數(shù)據(jù)，深入挖掘數(shù)據(jù)的本質(zhì)。設(shè)計(jì)良好的BI儀表板可以集成時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入、特征篩選和數(shù)據(jù)下鉆等功能，以更好地分析數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)分析主要用于預(yù)測(cè)。事件在未來發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)定量值或估計(jì)某事發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。預(yù)測(cè)模型通常使用各種變量來生成預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。在不確定時(shí)期，預(yù)測(cè)可以幫助您做出更好的決策。預(yù)測(cè)模型也是許多領(lǐng)域中使用的重要技術(shù)。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?。線上數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)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(cè)未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)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(cè)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(gè)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(jìn)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(duì)各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測(cè)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(shí)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！互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析報(bào)價(jià)非常好用！ 專業(yè)級(jí)分析，您身邊的智能算法**。

服務(wù)總線為我們服務(wù)輸出總線，在整個(gè)系統(tǒng)中起橋梁和紐帶的作用。系統(tǒng)整體為前后端分離架構(gòu)，前端負(fù)責(zé)展示，后端負(fù)責(zé)計(jì)算。只要符合預(yù)定的數(shù)據(jù)傳輸格式，任何前端樣式或后端結(jié)果都可結(jié)合，并為實(shí)現(xiàn)方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務(wù)總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC等等，從而實(shí)現(xiàn)多端展示和云上統(tǒng)一。這為產(chǎn)品的具體表現(xiàn)形式提供了無限的彈性和想象空間?；谛乱淮畔⒓夹g(shù)，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動(dòng)人心的服務(wù)。

探索性數(shù)據(jù)分析是指分析數(shù)據(jù)以形成有價(jià)值的假設(shè)檢驗(yàn)的方法，它是對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的補(bǔ)充。該方法以美國聞名統(tǒng)計(jì)學(xué)家John  Tukey  的名字命名。定性數(shù)據(jù)分析又稱“定性數(shù)據(jù)分析”、“定性研究”或“定性研究數(shù)據(jù)分析”，是指對(duì)文字、照片、觀察等非數(shù)值數(shù)據(jù)（或數(shù)據(jù)）進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)分析有著極其的應(yīng)用。一個(gè)典型的數(shù)據(jù)分析可能涉及以下三個(gè)步驟：1。探索性數(shù)據(jù)分析：當(dāng)數(shù)據(jù)是新獲取的時(shí)，它可能是雜亂無章的，沒有規(guī)則是可見的。無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及，幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)!

數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)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(shí)的過程[1]。所獲得的知識(shí)多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)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(duì)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(yù)測(cè)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(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識(shí)”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。模塊豐富包括銷量預(yù)測(cè)、RFM客戶價(jià)值分析、個(gè)性化推薦、商品組合與推薦、帕累托價(jià)值分析、客戶轉(zhuǎn)化分析等。銷量數(shù)據(jù)分析

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