傳統分析軟件或基于大數據的分析平臺定位于專業技術人員使用。但實際上大多數單位或企業的技術團隊和業務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統業務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業務角度理解和解讀。團隊自主研發了創新的系統架構及多項先進的數據挖掘技術，包括自動參數優化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。深圳數據分析 pdf

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。深圳電子數據分析衡量客戶價值和客戶創造利益的能力，識別高價值客戶、維持客戶、發展客戶和挽留客戶。

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達200萬條數據，并將圖文并茂的報告呈現眼前。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數量和長短 ?發現您在業務發展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉化環節下的有效策略和無效策略

我們是一家算法與數據挖掘解決方案提供商，成立于2019年12月。 團隊關鍵成員畢業于清華、上海交大、哈工大等名校，曾供職于阿里巴巴、螞蟻金服、國家信息中心、中國電信、中國移動研究院等公司。我們致力于前沿數據和算法技術的研發落地，滿足客戶對業務增長、數據驅動、智能化及行業升級的需求。支持SaaS、私有部署、個性化定制、API調用等多種服務方式。 ? 觸手可及的數據挖掘服務。“暖榕”云計算服務，讓廣大小微用戶輕松享受到前沿大數據和AI技術帶來的好處，為業務優化、預測、營銷規劃、行業升級提供支持。 ? 定制化部署的數據挖掘系統。個性化定制及私有部署，可為用戶提供一攬子解決方案，以及數據挖掘系統的整體落地。實現業務需求、數據源、平臺環境的深度融合，符合您對費用、效能、計算力和私密性的期望。多場景適用：歷經實際行業需求和數據的充分驗證！

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我們知道你的數據是金礦，我們絲毫不會試圖占有。深圳數據分析 pdf

零售是數據科學和數據挖掘重要的商業應用領域之一。零售領域有著豐富的數據和大量的優化問題，如優化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數據分析優化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產生了大量的關聯數據，增強了數據驅動型決策的重要性和能力。盡管已經有許多關于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數書的結構更像是數據科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結果到業務執行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹的方法和系統化的視角來探討基于數據分析的經濟學模型和目標函數如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數據并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。深圳數據分析 pdf

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