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。落地模式重，對業務系統侵入深、實施難、成本高、投入產出比低？與業務系統解耦，開箱即用，完全無侵入。自媒體數據分析類型

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。新型數據分析智能診斷百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。

零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規劃需要估計到下列有關的值： 哪些產品的庫存需要避免在活動結束前缺貨？什么樣的價格會優化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結束不同時間段的函數。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優化作為的問題來處理，也可以同時優化庫存水平和價格，總之其目的是優化收入。

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。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。

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。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。制定面向未來的策略，提高勝算。 您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？ 哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——線性回歸與歸因分析引擎”： ?自動建模技術建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據預設的因素預測未知的取值； ?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； ?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性前沿技術和優秀人才，保證技術先進性；咨詢數據分析個性化推薦

全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？自媒體數據分析類型

對暖榕來說，關鍵的是，不斷增強科技創新能力，提高為顧客更好的解決問題的能力。事實上，我們在項目初期就以關鍵算法為抓手，充分設計了系統架構的彈性，支持新算法新功能的無限擴展。算法是我們的關鍵能力，也是系統的關鍵組件。我們將發揮所長，以算法創新為抓手，以系統架構和功能實現為依托，以實際落地場景為指南，遵循既要創新又要有用的原則，不斷開發先進、實用、高價值的算法軟件產品及服務。科技競爭不進則退，行業發展日新月異。我們期待在已取得的成績上，實現更多的技術創新和技術突破，為客戶、為行業、也為國家數據挖掘行業的發展貢獻自己的力量。自媒體數據分析類型

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