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。基于時序預測引擎，幫您預測未來。餐飲數據挖掘預測

大多數專業分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業務侵入深、使用門檻高、只適合專業人士使用。還有很多基于大數據平臺的產品，實 際上做得是統計、切片、匯總、展示、數據可視化、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺。而數據挖掘能力較強的平臺或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強的技術能力，一般業務人員很難用起來。我們的產品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業務、產生價值。另外，我們系統的產出定位于小型的咨詢報告，可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。通用數據挖掘團隊深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。

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。

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。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？

SaaS。用戶只要上網即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統行業用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數據價值；與現有系統解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或對合規要求嚴格，數據無法脫離本地環境的客戶；或數據量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發。此服務方式適合 SaaS 或現有產品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發揮技術和人才優勢，為這些客戶提供定制化服務。彈性成本：按需使用，不需運維、不養團隊、節省高額咨詢費！制造業數據挖掘報表工具

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。餐飲數據挖掘預測

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；餐飲數據挖掘預測

上海暖榕智能科技有限責任公司是一家有著雄厚實力背景、信譽可靠、勵精圖治、展望未來、有夢想有目標，有組織有體系的公司，堅持于帶領員工在未來的道路上大放光明，攜手共畫藍圖，在上海市等地區的數碼、電腦行業中積累了大批忠誠的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發展奠定的良好的行業基礎，也希望未來公司能成為*****，努力為行業領域的發展奉獻出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態度和不斷的完善創新理念以及自強不息，斗志昂揚的的企業精神將**上海暖榕智能科技供應和您一起攜手步入輝煌，共創佳績，一直以來，公司貫徹執行科學管理、創新發展、誠實守信的方針，員工精誠努力，協同奮取，以品質、服務來贏得市場，我們一直在路上！