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工業涉及的環節很多,每個環節都需要采用不同類型和數量的軟件系統和硬件設備。這些軟硬件資源在運行過程中產生了海量數據。利用暖榕敏捷數據挖掘系統,可以有效提高工業大數據的分析挖掘能力,從海量數據資源中發現潛在的有價值的信息,提高工業生產決策的準確性,進一步提高工業生產效率。基于暖榕敏捷數據挖掘系統的工業大數據挖掘,可以構建設備故障診斷、設備性能評估、能耗預測、流程優化、產品質量分析、歸因分析、產品價值分析等多個方向的解決方案,從而推動工業大數據挖掘走向實用化和普遍化。除此之外,暖榕敏捷數據挖掘系統的低門檻使用特性、彈性計算特性、可私有化部署特性等,可滿足不同用戶的個性化要求(如數據合規、與原系統融合等),更好的為工業客戶服務。廣州excel中的數據分析自動進行歸因分析,了解哪些因素產生了哪些影響,以及這些影響的可信度。
大多數專業分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業務侵入深、使用門檻高、只適合專業人士使用。還有很多基于大數據平臺的產品,實 際上做得是統計、切片、匯總、展示、數據可視化、大屏等,看似很炫,其實挖得很淺。而數據挖掘能力較強的平臺或工具,不成本很高,而且需要操作者有很強的技術能力,一般業務人員很難用起來。我們的產品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業務、產生價值。另外,我們系統的產出定位于小型的咨詢報告,可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司,很大程度上降低用戶的成本。
該問題典型的應用有推薦系統, 個性化搜索結果, 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用: 廠商贊助折扣可以歸為這類問題,因為零售商對激勵的成本不關心(由廠商覆蓋這部分成本), 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域,如雜貨店或者百貨商店,因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益,因為一些推薦技術能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度,如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的,可以基于客戶服飾方面的消費行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學畫像,因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術也可以根據競爭者銷售產品的來對競爭者畫像,就像根據客戶購買來對客戶畫像。貼近業務實際、聚焦業務痛點,專注于難、痛、愁、急的問題。
組合與推薦引擎:您來自零售、餐飲、電商或服務業;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部關系!只需片刻,即可處理多達200萬條數據,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眼前。從組合的角度重新發現你的商品,探索商品之間的內部聯系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...(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站上引流,或者讓用戶買起來更方便...(比如您將豆漿和南瓜餅拼在一起,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漿,您覺得他應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,剩下的就交給我們吧!基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——組合推薦引擎”,迅速建立產品之間的關聯性,讓你從組合的視角重新認識你的產品。快速:分布式計算引擎+自研高效調度技術,只需數分鐘即可獲得結果!廣州數據分析 bi
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醫學數據挖掘的過程主要包括數據預處理,挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數據誤差得到預期的結果,每一項具體的過程都可能需要反復執行。 數據預處理 即把采集到的醫學原始數據加工成適用于進一步處理的數據源,主要包括數據的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數據清洗又是數據預處理關鍵的一步。醫院信息系統原始數據中存在著大量的“臟數據”[8],在保證數據原樣性的基礎上對空缺數據、重復數據、異常數據進行反復篩選,可以降低誤差,終形成便于挖掘的數據。 數據挖掘過程 經過特定的技術和運用決策樹、粗糙集,甚至神經網絡等算法對經過預處理的數據進行建模與評估,得到有用的分析信息,為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數據分析,是從構建的數據庫中發現有價值的信息,并對其進行判斷以及合理預測,為用戶做出正確決策提供依據。合格的分析過程要求研究人員使用符合數據特點的挖掘工具。 知識表示 即結果評價與展示,可以結合可視化技術,用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。經濟數據分析品牌排行榜
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