數據挖掘從未如此簡單。 ? 簡單可靠，快捷有效。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置，小白級操作。 ? 豐富的行業經驗，滿足更多需求，支持個性化定制我們的原則始終如一：不是數據挖掘，更是價值挖掘。 ? 每份結果都是一份不錯的小型咨詢報告。 ? 如果您來自大公司，我們將大幅降低您的咨詢費和人力成本；如果您是個人或小公司，智能驅動觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。 安全 · security：我們知道你的數據是金礦我們絲毫不會試圖占有 效能 · efficiency：我們知道掘金的過程很辛苦我們愿意提供解決方案，幫你又快又好的提煉價值 額外受益 · additional profits：或許有人做同樣的事我們的專業性、可靠性及技術先進，將使你額外受益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。帕累托數據分析個性化推薦

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?，F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。咨詢數據分析大屏即使是私有部署，也可以和已有系統隔離，并支持快速彈性擴容。

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

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。零售業通過廣告、優惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動，以達到促銷產品，吸引顧客的目的。用多維關聯分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數量與促銷活動前后的有關情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數據挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，由時間序列模式推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購買趨勢或忠誠度的變化，據此對價格和商品的花樣加以調整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費您的寶貴數據礦藏。

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。為每個客戶定制個性化的產品推薦序列，提高成交率并優化客戶體驗。經濟數據分析費用是多少

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隨著傳感器、移動通信等技術的飛速發展，工業生產正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運作模式發展。許多先進的計算機系統被引入，這些系統的運行產生了海量的數據和信息資源，導致人們無法繼續使用傳統的生產模式。必須從各個方面和出發點進行有效的研發，引入大數據挖掘和分析技術，普遍實現工業生產的科學管理和生產設備的有效控制。目前，工業大數據挖掘與分析技術包括多種技術，常用的有K-means、BP神經網絡、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數據中發現潛在的有價值的信息，并利用這些信息指導和創新工業生產管理模式，構建大數據挖掘系統。帕累托數據分析個性化推薦

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