隨著數據采集技術和存儲技術 的發展，企業建立了龐大的數據庫和數據倉庫，積累了大量的數據，利用這些數據輔助企業正確決策，已經成為商界的共識。然而數據的“式”增長，讓一般的數據分析技術望而卻步，數據挖掘便在此背景下迅速發展起來。 從技術的角度看，數據挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應用數據中，提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業的角度看，數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業決策的關鍵性知識，即發現數據中的相關商業模式。 數據挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統計學(statistics)、機器學習(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數據庫等多種學科的理論，方法和技術。目前在金融服務機構、零售商、金融服務機構、制造業、電信公司、保險公司、醫療業、航空業、市政等各個領域中取得了的應用。快速：分布式計算引擎+自研高效調度技術，只需數分鐘即可獲得結果！RFM數據挖掘師

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。金融數據挖掘工具基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。

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。

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測，此處重點論述老店/老品銷量預測（下文銷量預測均為老店/老品銷量預測） 為什么要預測銷量？銷量預測對生鮮零售和餐飲行業非常重要。業內的朋友一定深有感觸：由于產品及原料存在保質期，若儲備不足，會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費，白白扔錢。實際上，無論生鮮/餐飲，還是其它實體行業、服務業、電商等，銷量（客流量、銷售額...）預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地攤，銷售是業務出口，上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。定制分析服務門檻和價格都很高？選擇SaaS，不養團隊、彈性成本！

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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。現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。RFM數據挖掘師

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