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。小白式操作，預測精度高。零售數據挖掘價格

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。銷量數據挖掘功能掌握營銷轉化的細節，如轉化鏈路數量和長短，發現業務發展中的堵點和瓶頸。

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。

項目經驗 工業及制造業： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態智能評估系統 ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態監測與故障診斷系統（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態監測與故障診斷系統 ? 哈電集團汽輪機葉片性能監測與剩余壽命預測 ? 新奧集團?；愤\輸路線優化與用時預測 市政： ? 上海市人口區域洞察（上海統計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業務（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統 ? 萬達金融集團量化交易系統 ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風險識別我們期待每個結果都是一份不錯的微型咨詢報告。

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