傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實(shí)際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用，咨詢報(bào)告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項(xiàng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括自動(dòng)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計(jì)算任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測(cè)與分配技術(shù)等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺(tái)、私有云平臺(tái)、混合云平臺(tái)、多服務(wù)商、異構(gòu)都可作為計(jì)算集群的一部分。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。咨詢數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘醫(yī)學(xué)作為一個(gè)專業(yè)、復(fù)雜的學(xué)科，需要處理各種各樣的數(shù)據(jù)，如文本、數(shù)值...

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、SQL server）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡(jiǎn)單的操作?；谙冗M(jìn)的自動(dòng)處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或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...

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評(píng)估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國(guó)密歇根大學(xué)智能維護(hù)中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應(yīng)用智能實(shí)驗(yàn)室搬運(yùn)機(jī)械手狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機(jī)葉片性能監(jiān)測(cè)與剩余壽命預(yù)測(cè) ? 新奧集團(tuán)?；愤\(yùn)輸路線優(yōu)化與用時(shí)預(yù)測(cè) 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計(jì)局） ? 上海浦東公安報(bào)案報(bào)警預(yù)測(cè)分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機(jī)預(yù)警及欠費(fèi)預(yù)測(cè)模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動(dòng)分類及熱點(diǎn)追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務(wù)（流量包、語...

RFM客戶價(jià)值分析器 您可能有很多客戶、會(huì)員或粉絲。基于RFM客戶價(jià)值分析器，可以非常便利地衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力，并識(shí)別您的重要價(jià)值客戶、保持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。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。識(shí)別您的重要價(jià)值客戶、保持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。您可能有很多客戶、會(huì)員或粉絲...您想衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力。停止猜想，開始洞察。 無需了解技術(shù)，基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——RFM客戶價(jià)值分析器”： ?計(jì)算客戶的R(近消費(fèi)時(shí)間)F(近期消費(fèi)頻次)M(近期消費(fèi)金額)指標(biāo) ?衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力 ?識(shí)別高價(jià)值客戶、維持客戶、發(fā)展...

但銷量預(yù)測(cè)本身是一個(gè)復(fù)雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請(qǐng)咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊(duì)，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個(gè)原因：業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬別。且不說不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團(tuán)隊(duì)往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，而造成偏差；銷量預(yù)測(cè)是時(shí)序預(yù)測(cè)，而時(shí)序預(yù)測(cè)是外推預(yù)測(cè)。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史預(yù)測(cè)未來，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢(shì)。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測(cè)能力，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)或轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)都頗為被動(dòng)。一目了然：圖文并茂的報(bào)告，可直接打印并下載。自媒體數(shù)據(jù)挖掘智能獲客隨著傳感器、移動(dòng)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)...

當(dāng)前，全球零售業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時(shí)代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術(shù)。在信息化進(jìn)程加快同時(shí)，也帶來海量的、分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時(shí)的轉(zhuǎn)化為知識(shí)，那么零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的正確性和時(shí)效性將大打折扣。于是，近幾年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)得到了的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助零售企業(yè)進(jìn)行科學(xué)的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價(jià)值的知識(shí)和信息過程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術(shù)。它是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)并提取隱藏在其中...

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...

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價(jià)格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費(fèi)意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費(fèi)意愿的客戶不能以為低付費(fèi)意愿客群設(shè)定的價(jià)格來付費(fèi)。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競(jìng)爭(zhēng)商店距離等人口屬性和競(jìng)爭(zhēng)性因素。這就自然對(duì)客戶的價(jià)格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級(jí)別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價(jià)格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費(fèi)品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費(fèi)者自然可以選擇是頻繁購(gòu)買少量產(chǎn)品或者儲(chǔ)存大量...

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。我們的專業(yè)性、可靠性及先進(jìn)性，將使您額外受益。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘價(jià)格項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評(píng)估...

? 我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)、計(jì)算和算法技術(shù)的研發(fā)落地。 ? 針對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)和實(shí)際需求精細(xì)打磨，為您真正帶來數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能力。 ? 我們的用戶覆蓋了零售、餐飲、制造、物流、金融等行業(yè)，并在向更多行業(yè)源源不斷輸出價(jià)值。 ? 您可以通過暖榕?敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)平臺(tái)隨用隨取，也可以定制全套落地解決方案。 /定制部署的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)：定制開發(fā)和部署一攬子解決方案；業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)源、平臺(tái)環(huán)境的深度融合；滿足您對(duì)全功能、定制化、模塊化、算法算力和安全性的高度期待。 觸手可及的SaaS云服務(wù)：開箱即用、輕松上手；輕松獲取前沿?cái)?shù)據(jù)科技帶來的價(jià)值；可以用它來優(yōu)化業(yè)務(wù)、改進(jìn)產(chǎn)品、預(yù)測(cè)銷量、獲取客戶、推進(jìn)營(yíng)銷和行業(yè)升級(jí)。掌握營(yíng)銷...

基于暖榕云計(jì)算平臺(tái)，我們對(duì)當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時(shí)間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動(dòng)、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測(cè)個(gè)數(shù)”（用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)）和“預(yù)測(cè)個(gè)數(shù)”（預(yù)測(cè)未來的個(gè)數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對(duì)數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動(dòng)”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會(huì)試圖占有。金融數(shù)據(jù)挖掘價(jià)格帕累托價(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)...

計(jì)算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計(jì)算集群?；谠擁?xiàng)技術(shù)，多個(gè)不同的云服務(wù)，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個(gè)統(tǒng)一的虛擬計(jì)算集群，云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進(jìn)行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進(jìn)行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計(jì)算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的計(jì)算資源。 數(shù)據(jù)對(duì)象存儲(chǔ)為共享文件存儲(chǔ)區(qū)。用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務(wù)參數(shù)、咨詢報(bào)告等均可存儲(chǔ)于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲(chǔ)，并將定期清理。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。銷量數(shù)據(jù)挖掘公司帕累托價(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...

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。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。時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘挖掘如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識(shí)。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)...

促銷活動(dòng)的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準(zhǔn)確定位促銷對(duì)象，提高針對(duì)性，降低活動(dòng)成本。零售業(yè)通過廣告、優(yōu)惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動(dòng)，以達(dá)到促銷產(chǎn)品，吸引顧客的目的。用多維關(guān)聯(lián)分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動(dòng)前后的有關(guān)情況，認(rèn)真分析促銷活動(dòng)的有效性，還可以分析出應(yīng)該在什么時(shí)間，什么地點(diǎn)、以什么種方式、什么商品和對(duì)什么樣的人進(jìn)行促銷活動(dòng)，盡量避免企業(yè)資源的浪費(fèi)，提高銷售額。顧客忠誠(chéng)度分析：零售企業(yè)通過辦理會(huì)員卡、建立顧客會(huì)員制度的方式，來跟蹤顧客的消費(fèi)行為。通過對(duì)顧客會(huì)員卡信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以記錄顧客的購(gòu)買序列，將同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買的商品分組，確定特定個(gè)體的...

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務(wù)業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點(diǎn)了一些東西或把商品加到購(gòu)物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，對(duì)高達(dá)50000個(gè)訂單和5000個(gè)商品進(jìn)行分析計(jì)算，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務(wù)...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個(gè)好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東...

基于暖榕云計(jì)算平臺(tái)，我們對(duì)當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時(shí)間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動(dòng)、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測(cè)個(gè)數(shù)”（用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)）和“預(yù)測(cè)個(gè)數(shù)”（預(yù)測(cè)未來的個(gè)數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對(duì)數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動(dòng)”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成定制分析服務(wù)門檻和價(jià)格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本！工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些...

SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動(dòng)。對(duì)于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營(yíng)銷等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過公開課和講解實(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)銷和維護(hù)手段，提高試用率、購(gòu)買率和復(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)方式適合以下三類客戶：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法...

渠道轉(zhuǎn)化分析器：無論您是電商新媒體、pp運(yùn)營(yíng)、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉(zhuǎn)化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，掌握轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。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。 促進(jìn)客戶轉(zhuǎn)化：無論您是電商、新媒體、pp運(yùn)營(yíng)、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術(shù)，基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——渠道轉(zhuǎn)化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營(yíng)銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率 ?掌握轉(zhuǎn)化特征，比如轉(zhuǎn)化鏈路的數(shù)量和長(zhǎng)短 ?...

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境。一目了然：圖文并茂的報(bào)告，可直接打印并下載。智能數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用是多少這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價(jià)格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費(fèi)意愿的客...

目前，傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫(kù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及，并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此，工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在運(yùn)行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價(jià)值的信息，迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力，建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擁有強(qiáng)大的應(yīng)用環(huán)境。絕大多數(shù)分析工具界面復(fù)雜、術(shù)語晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁面友好、全模塊化、一目了然。在線數(shù)據(jù)挖掘智能獲客在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實(shí)踐中想要衡量這些...

響應(yīng)建模被的應(yīng)用在營(yíng)銷和客戶關(guān)系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價(jià)，需要識(shí)別出客戶對(duì)這些激勵(lì)的反應(yīng)。 有這對(duì)性的郵件促銷、活動(dòng)和贈(zèng)品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識(shí)別出優(yōu)價(jià)值的客戶來降低營(yíng)銷費(fèi)用。 客戶挽留計(jì)劃需要識(shí)別出那些可能會(huì)離開但可以通過激勵(lì)來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購(gòu)物車或者離開搜索會(huì)話的客戶發(fā)送特價(jià)優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶對(duì)某些商品的的喜好來重新調(diào)整。 響應(yīng)建模幫助優(yōu)化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會(huì)讓客戶取消郵件訂閱。我們的專業(yè)性、可靠性及先進(jìn)性，將使您額外受益。咨詢數(shù)據(jù)挖掘哪幾種SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 ...

在廣告或者特價(jià)優(yōu)惠活動(dòng)中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負(fù)面效應(yīng)（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時(shí)， 這些資源將會(huì)影響用戶的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購(gòu)買更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績(jī)大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標(biāo)。通過預(yù)先獲知客戶的營(yíng)銷成功概率，優(yōu)化營(yíng)銷策略，提高準(zhǔn)確度并降低成本。RFM數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)? 我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)、計(jì)算和...

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)?；趥€(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。零售數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)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...

目前，自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機(jī)。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識(shí)，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測(cè)、偏差檢測(cè)等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設(shè)計(jì)、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡(jiǎn)單相關(guān)性、時(shí)間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。新...

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷量、利潤(rùn)、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(yíng)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(rùn)、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(jiǎn)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...

某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評(píng)分的稀疏性，計(jì)算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品，每一個(gè)產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個(gè)“長(zhǎng)尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這...

很多人會(huì)質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義，比如數(shù)據(jù)從哪里來，分析后的數(shù)據(jù)有什么用，能帶來利潤(rùn)的增加嗎？ 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對(duì)餐飲行業(yè)的特點(diǎn)，對(duì)多個(gè)模塊進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)適配，例如時(shí)序預(yù)測(cè)引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，適合非常的餐飲行業(yè)場(chǎng)景。例如銷量預(yù)測(cè)（含活動(dòng)、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長(zhǎng)尾菜品分析、重要和長(zhǎng)尾顧客分析、個(gè)性化菜單推薦、客戶分群營(yíng)銷策略（保持客戶/價(jià)值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進(jìn)行專業(yè)咨詢級(jí)智慧賦能強(qiáng)大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)...

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。使用潛客識(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘工具項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智...

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...

數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。 ? 簡(jiǎn)單可靠，快捷有效。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)雜的設(shè)置，小白級(jí)操作。 ? 豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，滿足更多需求，支持個(gè)性化定制我們的原則始終如一：不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。 ? 每份結(jié)果都是一份不錯(cuò)的小型咨詢報(bào)告。 ? 如果您來自大公司，我們將大幅降低您的咨詢費(fèi)和人力成本；如果您是個(gè)人或小公司，智能驅(qū)動(dòng)觸手可及，幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。 安全 · security：我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦我們絲毫不會(huì)試圖占有 效能 · efficiency：我們知道掘金的過程很辛苦我們?cè)敢馓峁┙鉀Q方案，幫你又快又好的提煉價(jià)值 額外受益 · additional profits：...