RFM客戶價值分析器 您可能有很多客戶、會員或粉絲。基于RFM客戶價值分析器，可以非常便利地衡量客戶價值和客戶創造利益的能力，并識別您的重要價值客戶、保持客戶、發展客戶和挽留客戶。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。識別您的重要價值客戶、保持客戶、發展客戶和挽留客戶。您可能有很多客戶、會員或粉絲...您想衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。停止猜想，開始洞察。 無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——RFM客戶價值分析器”： ?計算客戶的R(近消費時間)F(近期消費頻次)M(近期消費金額)指標 ?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 ?優化推廣和客戶維護策略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。線上零售數據挖掘功能

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。工業數據挖掘個性化推薦基于時序預測引擎，幫您預測未來。

醫學作為一個專業、復雜的學科，需要處理各種各樣的數據，如文本、數值、圖表、圖像等等。現在的醫生不只是看病，往往還承擔著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學術交流、發表論文、評職稱等，給不少醫生造成了很大的壓力。但醫務工作者由于技能背景所險，往往不具備深度數據挖掘的時間和能力。 暖榕敏捷數據挖掘系統，包含了時序預測模塊（時序預測引擎）、關聯分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識別引擎）、歸因分析模塊（線性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫務工作者方便快捷地進行高級別的數據分析和挖掘，數分鐘既出結果。讓廣大醫務工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力，如虎添翼，順暢自如。

響應建模被的應用在營銷和客戶關系管理上： 確定特定的折扣、優惠券和特價，需要識別出客戶對這些激勵的反應。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識別出優價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發送特價優惠。 在線目錄和搜索結果可以根據客戶對某些商品的的喜好來重新調整。 響應建模幫助優化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會讓客戶取消郵件訂閱。小白式操作，預測精度高。

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；貼近業務實際、聚焦業務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。時間序列數據挖掘品牌排行榜

一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。線上零售數據挖掘功能

目前，傳感器、多媒體、數據庫和無線網絡技術得到了迅速發展和普及，并應用于工業生產中。由此，工業生產監控系統、工業設備維護系統、工業生產過程處理系統等。這些自動化系統在運行中積累了大量的數據資源。為了提高數據資源的利用效果，發現數據中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數據挖掘技術，包括K-means算法、BP神經網絡、遺傳算法、關聯規則等，從而提高工業大數據挖掘的分析能力，建立先進的數據挖掘模式，擁有強大的應用環境。線上零售數據挖掘功能

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