個性化推薦引擎：您有許多商品或服務在售，比如餐廳、超市、網店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進銷售和提高用戶體驗。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對多達20萬個用戶進行個性化推薦，并將圖文并茂的報告呈現眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗，促進您的銷量。 無論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養，還是做網店、電子書、線上服務，您一定很想知道，您的顧客對哪些東西感興趣，并優先推薦。怎么才能又快又準的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術，基于便捷高效的“暖榕敏捷數據挖掘系統—個性化推薦引擎”，用低成本為您的每個客戶制定優先的產品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗。豐富的行業經驗，更理解需求，支持個性化定制。帕累托數據挖掘工程師

服務總線為我們服務輸出總線，在整個系統中起橋梁和紐帶的作用。系統整體為前后端分離架構，前端負責展示，后端負責計算。只要符合預定的數據傳輸格式，任何前端樣式或后端結果都可結合，并為實現方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實現多端展示和云上統一。這為產品的具體表現形式提供了無限的彈性和想象空間。基于新一代信息技術，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。個性化數據挖掘團隊基于二八法則或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業非常重要。業內的朋友一定深有感觸：由于產品及原料存在保質期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業、服務業、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業務出口，上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。

隨著數據采集技術和存儲技術 的發展，企業建立了龐大的數據庫和數據倉庫，積累了大量的數據，利用這些數據輔助企業正確決策，已經成為商界的共識。然而數據的“式”增長，讓一般的數據分析技術望而卻步，數據挖掘便在此背景下迅速發展起來。 從技術的角度看，數據挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應用數據中，提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業的角度看，數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業決策的關鍵性知識，即發現數據中的相關商業模式。 數據挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統計學(statistics)、機器學習(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數據庫等多種學科的理論，方法和技術。目前在金融服務機構、零售商、金融服務機構、制造業、電信公司、保險公司、醫療業、航空業、市政等各個領域中取得了的應用。基于個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯網技術、流式計算和人工智能技術，開發一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數據挖掘 SaaS 系統。它具有以下特點： 1. 互聯網、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術深度融合 2. 不是數據挖掘，更是價值挖掘。貼近業務實際、聚焦業務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發并落地前沿計算引擎，如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進的自動建模技術，無需懂技術，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業務系統解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統隔離，并支持彈性擴容 8. 每份結果都是一份有深度的小型咨詢報告。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？自媒體數據挖掘系統

了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率。帕累托數據挖掘工程師

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。帕累托數據挖掘工程師

上海暖榕智能科技有限責任公司是一家有著雄厚實力背景、信譽可靠、勵精圖治、展望未來、有夢想有目標，有組織有體系的公司，堅持于帶領員工在未來的道路上大放光明，攜手共畫藍圖，在上海市等地區的數碼、電腦行業中積累了大批忠誠的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發展奠定的良好的行業基礎，也希望未來公司能成為*****，努力為行業領域的發展奉獻出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態度和不斷的完善創新理念以及自強不息，斗志昂揚的的企業精神將**上海暖榕智能科技供應和您一起攜手步入輝煌，共創佳績，一直以來，公司貫徹執行科學管理、創新發展、誠實守信的方針，員工精誠努力，協同奮取，以品質、服務來贏得市場，我們一直在路上！