智能擬合引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。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。尋找各種因素與目標值之間的關系，并預測未知。無論您來自什么領域，營銷、制造、貿易、服務、物流、研發...您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數據中混雜有數據、文本、還是時間，抑或您的數據中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！強大，快捷，零門檻。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。傳統零售數據挖掘怎么樣

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。金融數據挖掘工具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！

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?？梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、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。

如今,通過數據挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規模不斷擴大,網購流量達到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時代已經過去,現在電商想要在行業占領一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數據挖掘,可以找到產品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產品和消費者三者之間的聯系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發展的新風口,易觀分析發布的《電商行業洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產生大量的數據,數據是撬動流量的關鍵,挖掘并利用好這些數據,則很容易占領市場高地。在數據挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統計大量的數據,很多時候都需要加班加點完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節,是數據統計這一項工作就遠遠超負荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數字機器人,助力其更高效準確地挖掘數據額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。

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?；ヂ摼W、云計算、AI算法、下一代IT技術深度融合。數據挖掘工具有哪些

小白式操作，預測精度高。傳統零售數據挖掘怎么樣

BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實際挖得很淺，無法應對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯網技術、流式計算和人工智能技術，開發一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數據挖掘 SaaS 系統。它具有以下特點： 1. 互聯網、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術深度融合 2. 不是數據挖掘，更是價值挖掘。貼近業務實際、聚焦業務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發并落地前沿計算引擎，如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、渠道轉化分析器等，且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進的自動建模技術，無需懂技術，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業務系統解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統隔離，并支持彈性擴容 8. 每份結果都是一份有深度的小型咨詢報告。傳統零售數據挖掘怎么樣

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