您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、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(yù)測引擎，即刻給出答案！關(guān)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(wù)、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(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、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(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時序預(yù)測引擎”，不可以預(yù)測時間序列未來的走勢，如銷量預(yù)測或客流預(yù)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(shù)據(jù)挖掘報價
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(jìn)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(jī)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(jī)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(jī)器視覺技術(shù)而已。機(jī)器學(xué)習(xí)與個性化推薦的關(guān)系什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機(jī)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(jì)算機(jī)不斷地進(jìn)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?yàn)閹缀跛蟹请S機(jī)數(shù)據(jù)中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。智能數(shù)據(jù)挖掘工具非常好用！ 專業(yè)級分析，您身邊的智能算法**。
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數(shù)據(jù)挖掘，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是人工智能和數(shù)據(jù)庫研究的熱點(diǎn)，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指用常用的分析技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、以前未知的、具有潛在價值的信息數(shù)據(jù)挖掘使用數(shù)據(jù)挖掘主要包括分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和方差分析、網(wǎng)頁挖掘等，它們從不同的角度提取數(shù)據(jù)。首先簡單介紹一下什么是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特定信息和模式的過程，很多人將此過程視為知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘通常與大數(shù)據(jù)技術(shù)聯(lián)系在一起。在行業(yè)實(shí)踐中，從業(yè)者還必須對數(shù)據(jù)中包含的主題領(lǐng)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(xiàn)等場景。數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、嘈雜的、模糊的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)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(yù)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(zhuǎn)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(fù)責(zé)拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預(yù)測未知事物。很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實(shí)不然。在企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該是熟悉和了解業(yè)務(wù)的人。我們的專業(yè)性、可靠性及先進(jìn)性，將使您額外受益。新型數(shù)據(jù)挖掘智能
建立任意一個洞察，都只需3步：上傳數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、查看結(jié)果。自動數(shù)據(jù)挖掘報價
它一種在做個性化推薦時候的方法論。因?yàn)槿绻?*按照單一的熱門推薦，網(wǎng)絡(luò)的馬太效應(yīng)(指強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的現(xiàn)象)就會明顯；且長尾中物品較難被用戶發(fā)現(xiàn)，造成了資源浪費(fèi)。而協(xié)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(nèi)容），使得長尾上的物品有了被展示和消費(fèi)的可能性，也使得馬太效應(yīng)相對弱化。協(xié)同過濾包括兩種類型：(基于物品的協(xié)同過濾)：小明在網(wǎng)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(rèn)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(dāng)觀看《超人歸來》時系統(tǒng)推送的電影(基于用戶的協(xié)同過濾）：小明在購物網(wǎng)站上買了一副耳機(jī)，系統(tǒng)中會找出與小明相似的“近鄰好友”他們除了買耳機(jī)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(shù)據(jù)挖掘報價
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