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。易用：只需簡單幾步拖拽和點擊，即可獲得高質量的分析結果！經濟數據分析歸因分析

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。通用數據分析功能優化推廣和客戶維護策略。

為什么選擇暖榕？豐富的數據接入。 對于SaaS服務，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持數據庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作。基于先進的自動處理技術，屏蔽掉繁瑣的算法細節。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調整幾個參數，即可獲得優良的挖掘結果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預，讓您更專注于業務本身的價值；所見即所知。執行因果關系檢驗、影響因素分析、相關性檢驗、趨勢預測、誤差分析、擬合優度檢驗、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業務的眼光和易于理解的方式展現。 從便捷的SaaS到專有計算系統。 您可以根據業務需要，選擇適合的服務方式：如果您希望靈活付費并立即獲得見解：請使用SaaS版云計算引擎；如果云計算引擎不能有效處理您的數據：請與我們聯系，我們將為您提供個性化的解決方案；如果您的數據量非常大，或希望使用一組引擎：請與我們聯系進行引擎開發和部署；如果您有特殊功能需要實現，或要滿足嚴格的數據合規：請與我們聯系進行本地部署。

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區隔機制： 店鋪區域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區內，這些社區具有不同的平均家庭收入、平均家庭規模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區域設置不同的價格。 包裝大小：諸如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產品或者儲存大量的產品，這種權衡也受到諸如家庭規模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創建區隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優惠也與此機制有關。 促銷活動：客戶可以根據他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節性促銷是主要的營銷機制之一。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。

數據挖掘 (Data Mining)又稱數據庫的知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展，使得各個行業的數據以“”式的速度增長，傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。 使用潛客識別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。新零售數據分析系統

前沿技術和優秀人才，保證技術先進性；經濟數據分析歸因分析

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。經濟數據分析歸因分析

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