線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標，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，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？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察?；谙冗M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”： ?自動建模技術建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預設的因素預測未知的取值； ?自動進行歸因分析，了解哪些因素產生了哪些影響，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聯(lián)性和耦合性易用：只需簡單幾步拖拽和點擊，即可獲得高質量的分析結果！個性化數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘
當前，全球零售業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，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。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數(shù)據(jù)信息。如果數(shù)據(jù)不能及時的轉化為知識，那么零售企業(yè)經(jīng)營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數(shù)據(jù)挖掘技術在零售業(yè)得到了的應用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數(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值的知識和信息過程。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。它是從大型數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據(jù)任務可分為：關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結、聚類、依賴關系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；時間序列數(shù)據(jù)挖掘SaaS掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。
關鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同，關鍵算法庫的算法支持全自動建模，無需用戶參與。算法在收到一個新任務后，會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務類型、并自動加載優(yōu)參數(shù)，然后進行建模，并將建模結果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結果。同時，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進水平。例如，經(jīng)實際驗證，我們的時序預測算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。
某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現(xiàn)推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，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，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統(tǒng)的目標和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節(jié)。從計量經(jīng)濟學的觀點來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統(tǒng)推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準確度并降低成本。
響應建模被的應用在營銷和客戶關系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價，需要識別出客戶對這些激勵的反應。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識別出優(yōu)價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發(fā)送特價優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結果可以根據(jù)客戶對某些商品的的喜好來重新調整。 響應建模幫助優(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讓客戶取消郵件訂閱。無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業(yè)升級。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘智能診斷
我們期待每個結果都是一份不錯的微型咨詢報告。個性化數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘
但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊，但效果往往不夠理想。除技術因素外，通常還有以下兩個原因：業(yè)務和數(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，外部分析團隊往往由于不熟悉業(yè)務或數(shù)據(jù)的細節(jié)，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據(jù)歷史預測未來，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。無數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預測能力，在市場競爭或轉型升級時都頗為被動。個性化數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘
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