服務總線為我們服務輸出總線，在整個系統中起橋梁和紐帶的作用。系統整體為前后端分離架構，前端負責展示，后端負責計算。只要符合預定的數據傳輸格式，任何前端樣式或后端結果都可結合，并為實現方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實現多端展示和云上統一。這為產品的具體表現形式提供了無限的彈性和想象空間。基于新一代信息技術，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。數據挖掘從未如此簡單。零售數據挖掘系統

醫學數據挖掘的過程主要包括數據預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數據誤差得到預期的結果，每一項具體的過程都可能需要反復執行。 數據預處理 即把采集到的醫學原始數據加工成適用于進一步處理的數據源，主要包括數據的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數據清洗又是數據預處理關鍵的一步。醫院信息系統原始數據中存在著大量的“臟數據”[8]，在保證數據原樣性的基礎上對空缺數據、重復數據、異常數據進行反復篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數據。 數據挖掘過程 經過特定的技術和運用決策樹、粗糙集，甚至神經網絡等算法對經過預處理的數據進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數據分析，是從構建的數據庫中發現有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，為用戶做出正確決策提供依據。合格的分析過程要求研究人員使用符合數據特點的挖掘工具。 知識表示 即結果評價與展示，可以結合可視化技術，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。通用數據挖掘常見問題全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？

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

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我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。零售數據挖掘系統

在廣告或者特價優惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業績大化。投入的資源可以是同質的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產品的優惠券來大化總體的收益目標。零售數據挖掘系統

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