數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學(xué)科的產(chǎn)物，涉及統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、機器學(xué)習(xí)、人工智能和模式識別。數(shù)據(jù)挖掘方法太復(fù)雜，無法按照來源分類，不容易理解和記憶。根據(jù)其目的，數(shù)據(jù)挖掘方法分為預(yù)測和描述類：預(yù)測和監(jiān)督學(xué)習(xí)。預(yù)測分析是指用一個或多個自變量來預(yù)測因變量的值，從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)作為訓(xùn)練集，建立模型，然后將這個模型應(yīng)用于當(dāng)前數(shù)據(jù)來推斷結(jié)果。以客戶違約作為預(yù)測分析的研究場景，客戶是否會違約是因變量，我們可以根據(jù)客戶的性別、年齡、收入、工作經(jīng)濟狀況、歷史信用狀況等進行預(yù)測。百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。自媒體數(shù)據(jù)挖掘怎么用
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，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，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200萬條數(shù)據(jù)，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現(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購網(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西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點了杯豆?jié){，您覺得他應(yīng)該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細(xì)，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——組合推薦引擎”，迅速建立產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，讓你從組合的視角重新認(rèn)識你的產(chǎn)品。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘營銷轉(zhuǎn)化漏斗部署一攬子解決方案，實現(xiàn)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、平臺深度融合，符合用戶對費用、效能、算力、安全合規(guī)性的期望。
描述性的，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式并進行分類。描述性分析是一個無監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法沒有參考指標(biāo)，需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗來判斷數(shù)據(jù)分類是否正確。無監(jiān)督學(xué)習(xí)耗時長，對建模者的專業(yè)素質(zhì)要求較高。在數(shù)據(jù)挖掘建模中，定義標(biāo)簽是主題視角。比如營銷預(yù)測模型中客戶是否回復(fù)，是建模者自己設(shè)定的規(guī)則。這個規(guī)則可能是在收到營銷消息后的三天內(nèi)注冊一個賬號并生成訂單。
注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協(xié)同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協(xié)同過濾之外，還有基于內(nèi)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(xié)同過濾這種方法的思想。亞馬遜網(wǎng)站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的活動，主講人香港中文大學(xué)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(lǐng)域可以通過社交網(wǎng)絡(luò)照片或者個人相冊中的圖片的學(xué)習(xí)，可以做到預(yù)測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預(yù)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(shù)而已。機器學(xué)習(xí)與個性化推薦的關(guān)系什么是機器學(xué)習(xí)？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中與算法相關(guān)的一個子域，它允許計算機不斷地進行學(xué)習(xí)。大多數(shù)情況下，這相當(dāng)于將一組數(shù)據(jù)傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數(shù)據(jù)的屬性相關(guān)的信息－借助這些信息，算法就能夠預(yù)測出未來有可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這種預(yù)測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數(shù)據(jù)中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。分析結(jié)果以圖文并茂的報告和數(shù)據(jù)表格呈現(xiàn)，包含豐富的細(xì)節(jié)，并支持在線分享、保存、打印和下載。
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。數(shù)據(jù)挖掘需要使用各種算法和工具，如聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，以及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。咨詢數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測
相比自建團隊，成本與時間均大降低，效率指數(shù)級提高！自媒體數(shù)據(jù)挖掘怎么用
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”。自媒體數(shù)據(jù)挖掘怎么用
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司擁有人工智能理論與算法軟件開發(fā)，大數(shù)據(jù)服務(wù)，軟件即服務(wù)（SaaS），數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案，經(jīng)營性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務(wù)，信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)，信息技術(shù)咨詢服務(wù)，社會經(jīng)濟咨詢【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動?！康榷囗棙I(yè)務(wù)，主營業(yè)務(wù)涵蓋暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案。一批專業(yè)的技術(shù)團隊，是實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ)，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動力。上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司主營業(yè)務(wù)涵蓋暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案，堅持“質(zhì)量保證、良好服務(wù)、顧客滿意”的質(zhì)量方針，贏得廣大客戶的支持和信賴。公司憑著雄厚的技術(shù)力量、飽滿的工作態(tài)度、扎實的工作作風(fēng)、良好的職業(yè)道德，樹立了良好的暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案形象，贏得了社會各界的信任和認(rèn)可。