目前，自動化系統已經被引入到工業設計、制造等環節，系統的運行積累了海量的數據資源。如何從海量數據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數據記錄中發現隱藏的模式，可以為工業數據挖掘提供契機。大數據挖掘可以利用相關算法發現隱藏的數據知識，其功能主要包括關聯分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業運營產生的大數據來自設計、制造、生產等環節，涉及各類軟硬件設備。這些數據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。前沿技術和優秀人才，保證技術先進性；時間序列數據分析團隊

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；網店數據分析組合與推薦我們期待每個結果都是一份不錯的微型咨詢報告。

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數據，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現眼前。從組合的角度重新發現你的商品，探索商品之間的內部聯系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆漿和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點了杯豆漿，您覺得他應該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——組合推薦引擎”，迅速建立產品之間的關聯性，讓你從組合的視角重新認識你的產品。

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。無論您來自什么行業，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！ 關注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業：餐飲、零售、服務、電商、制造業，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節假日、人口變化、競品… 停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數據挖掘系統—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。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。數據分析

數據挖掘從未如此簡單。時間序列數據分析團隊

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?；谂琶艚輸祿诰蛳到y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。時間序列數據分析團隊

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