數據挖掘 (Data Mining)又稱數據庫的知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展，使得各個行業的數據以“”式的速度增長，傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。 多場景適用：歷經實際行業需求和數據的充分驗證！上海個性化數據分析

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。上海怎么做數據分析絕大多數分析工具界面復雜、術語晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁面友好、全模塊化、一目了然。

在零售業中實現完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優化方法的表現幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經濟學教科書中被稱為內生性問題，這對于數據驅動優化技術的研發者和用戶來說都是一個巨大的挑戰，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰而顯得其結果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數據挖掘與數值優化技術結合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統將是企業數據管理演進的下一個階段，它將遵循對數據倉庫的共識并大量采用數據學科學方法。

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。簡單的才是好用的：極簡界面，極簡操作。復雜的事情交給我們，耳目一新的見解即時奉上。

電商平臺為我們提供了大量的數據，以及消費者的反饋數據，從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產品和消費者，考慮到數據量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數據作為我們的數據源。在項目中同時涉及到市場，產品和消費者，所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數據以及評論數據，然后通過數據挖掘，從評論中挖掘出產品的屬性特征和用戶特征并進行關聯，從而建立起市場、產品和消費者三者直接的聯系，然后進行數據分析，為我們幫助客戶制定品牌、產品以及價格策略提供依據。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。北京紫外數據分析

使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。上海個性化數據分析

目前中國是全球極大的銷售產品生產區，憑借國內區位及勞動力優勢，我國銷售產量處于全球優先地位，據不完全統計，我國行業產能規模維持在4000萬臺左右。2017年我國產量3124.12萬臺，2018年我國臺式電腦產量為3197.95萬臺，產量較上年同期增長2.36%。隨著智能化不斷的發展，與思維也越來越接近，能極大可能的滿足人們的需求，暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案的發展己經徹底的打破了時間和空間的界限。當前暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案發展極高的就是可以模仿思維，但目前還是不可復制的。相對于普通消費類個人數碼、電腦容易因為移動智能終端（包括手機和平板等）的發展而被替代，但商產品作為企業生產力重點工具的地位卻從未動搖。出現這種差異的伏筆，甚至從十幾年前數碼、電腦開始分化為文娛終端和生產力工具兩大分支的時候就已經埋下了。作為國內計算機產業的制造主力，位于長江三角洲和珠江三角洲附近的整機制造廠商得利于低廉的成本獲得了穩定的市場占比。然而，由于上游資源被少數企業所壟斷，而導致銷售配件的價格浮動加大。上海個性化數據分析

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