傳統分析軟件或基于大數據的分析平臺定位于專業技術人員使用。但實際上大多數單位或企業的技術團隊和業務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統業務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業務角度理解和解讀。團隊自主研發了創新的系統架構及多項先進的數據挖掘技術，包括自動參數優化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。物流數據挖掘潛在客戶挖掘

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，將使你額外受益工業數據挖掘營銷轉化漏斗基于RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。

客戶分群與評級：關注客群的內部結構，從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識你的客群。關注客群的內部結構 從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結構代替混沌：基于前沿的技術和豐富的經驗，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業務解釋性的客群體系。幫助你從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。

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。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優化營銷策略，提高準確度并降低成本。物流數據挖掘潛在客戶挖掘

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個性化推薦引擎：您有許多商品或服務在售，比如餐廳、超市、網店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進銷售和提高用戶體驗。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對多達20萬個用戶進行個性化推薦，并將圖文并茂的報告呈現眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗，促進您的銷量。 無論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養，還是做網店、電子書、線上服務，您一定很想知道，您的顧客對哪些東西感興趣，并優先推薦。怎么才能又快又準的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術，基于便捷高效的“暖榕敏捷數據挖掘系統—個性化推薦引擎”，用低成本為您的每個客戶制定優先的產品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗。物流數據挖掘潛在客戶挖掘

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