潛客識別引擎：您正在推銷商品或服務，但過于盲目的推銷活動耗費了您很大的資金和人力。您希望提高命中率，降低獲客成本。使用客戶判別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。只需片刻，即可從多達200萬個候選人中識別出潛在客戶，并將圖文并茂的報告呈現眼前。識別用戶——預先判斷用戶對產品的興趣度。你可能從事電商、互聯網、網游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業；你一定想知道誰對你的產品感興趣；你也一定想提高命中率，降低獲客成本。告別盲目，開始洞悉！將用戶數據灌入暖榕敏捷數據挖掘系統—潛在客戶識別引擎，即可預先獲知每個用戶在不同營銷策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優化營銷策略，提高營銷準確性并降低營銷成本。另外，大多數二分類問題也同樣適用，如智能診斷系統。貼近業務實際、聚焦業務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。RFM數據挖掘挖掘系統

基于暖榕云計算平臺，我們對當下一家很潮的網紅果飲店的未來銷量進行預測。現有數據為該門店一年內的日銷量及影響因素，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數”（用于對歷史數據進行回測）和“預測個數”（預測未來的個數）均設為1000，“是否取對數變換”和“是否考慮假日”均設為“自動”，“是否考慮周”設為“是”，并將所有的節假日都納入考察范圍：設置任務參數，稍頃，任務完成帕累托數據挖掘大屏我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現推薦時遇到的挑戰，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的目標和效用函數，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統問題與電商和全渠道商業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百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。

當前，全球零售業發展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業必須依靠企業的信息化來可持續發展。很多零售企業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、異構的數據信息。如果數據不能及時的轉化為知識，那么零售企業經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數據挖掘技術在零售業得到了的應用。利用數據挖掘技術對數據進行分析，可以幫助零售企業進行科學的決策。 數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數據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。從商業角度看，數據挖掘是新型的商業分析處理技術。它是從大型數據庫中現并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的因素。數據挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統計學、機器學習、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據任務可分為：關聯規則發現、分類或預測模型發現、序列模式發現、數據總結、聚類、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等；基于個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

目前，傳感器、多媒體、數據庫和無線網絡技術得到了迅速發展和普及，并應用于工業生產中。由此，工業生產監控系統、工業設備維護系統、工業生產過程處理系統等。這些自動化系統在運行中積累了大量的數據資源。為了提高數據資源的利用效果，發現數據中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數據挖掘技術，包括K-means算法、BP神經網絡、遺傳算法、關聯規則等，從而提高工業大數據挖掘的分析能力，建立先進的數據挖掘模式，擁有強大的應用環境。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！北京數據挖掘薪資

基于二八法則或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。RFM數據挖掘挖掘系統

為什么選擇暖榕？豐富的數據接入。 對于SaaS服務，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持數據庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作。基于先進的自動處理技術，屏蔽掉繁瑣的算法細節。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調整幾個參數，即可獲得優良的挖掘結果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預，讓您更專注于業務本身的價值；所見即所知。執行因果關系檢驗、影響因素分析、相關性檢驗、趨勢預測、誤差分析、擬合優度檢驗、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業務的眼光和易于理解的方式展現。 從便捷的SaaS到專有計算系統。 您可以根據業務需要，選擇適合的服務方式：如果您希望靈活付費并立即獲得見解：請使用SaaS版云計算引擎；如果云計算引擎不能有效處理您的數據：請與我們聯系，我們將為您提供個性化的解決方案；如果您的數據量非常大，或希望使用一組引擎：請與我們聯系進行引擎開發和部署；如果您有特殊功能需要實現，或要滿足嚴格的數據合規：請與我們聯系進行本地部署。RFM數據挖掘挖掘系統

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