工業涉及的環節很多,每個環節都需要采用不同類型和數量的軟件系統和硬件設備。這些軟硬件資源在運行過程中產生了海量數據。利用暖榕敏捷數據挖掘系統,可以有效提高工業大數據的分析挖掘能力,從海量數據資源中發現潛在的有價值的信息,提高工業生產決策的準確性,進一步提高工業生產效率。基于暖榕敏捷數據挖掘系統的工業大數據挖掘,可以構建設備故障診斷、設備性能評估、能耗預測、流程優化、產品質量分析、歸因分析、產品價值分析等多個方向的解決方案,從而推動工業大數據挖掘走向實用化和普遍化。除此之外,暖榕敏捷數據挖掘系統的低門檻使用特性、彈性計算特性、可私有化部署特性等,可滿足不同用戶的個性化要求(如數據合規、與原系統融合等),更好的為工業客戶服務。深度見解:我們不做表面文章。我們知道,您想看到的,一定不是一眼就能看到的。互聯網數據挖掘哪幾種
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。零售數據挖掘團隊難以置信,怎么知道有沒有忽悠我?同時輸出建模結果和測試結果,并同時輸出各種建模指標。
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零售商準備一次促銷活動,即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規劃需要估計到下列有關的值: 哪些產品的庫存需要避免在活動結束前缺貨?什么樣的價格會優化收入?價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結束不同時間段的函數。我們將考慮庫存水平是預先確定的,零售商試圖計算優價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義,如將需求預測和價格優化作為的問題來處理,也可以同時優化庫存水平和價格,總之其目的是優化收入。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。
數據挖掘從未如此簡單。 ? 簡單可靠,快捷有效。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。 ? 豐富的行業經驗,滿足更多需求,支持個性化定制我們的原則始終如一:不是數據挖掘,更是價值挖掘。 ? 每份結果都是一份不錯的小型咨詢報告。 ? 如果您來自大公司,我們將大幅降低您的咨詢費和人力成本;如果您是個人或小公司,智能驅動觸手可及,幫您緊跟時代和產業升級。 安全 · security:我們知道你的數據是金礦我們絲毫不會試圖占有 效能 · efficiency:我們知道掘金的過程很辛苦我們愿意提供解決方案,幫你又快又好的提煉價值 額外受益 · additional profits:或許有人做同樣的事我們的專業性、可靠性及技術先進,將使你額外受益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。RFM數據挖掘SaaS
落地模式重,對業務系統侵入深、實施難、成本高、投入產出比低?與業務系統解耦,開箱即用,完全無侵入。互聯網數據挖掘哪幾種
線性回歸與歸因引擎:您想知道一個指標,如銷量、利潤、活躍度,受哪些因素影響?哪些有正面作用?哪些無效或有反作用?因素變化后指標如何變化?可靠性如何?使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。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。制定面向未來的策略,提高勝算。 您想知道一個指標,如銷量、利潤、活躍度,受哪些因素影響? 哪些有正面作用?哪些無效或有反作用?因素變化后指標如何變化?可靠性如何?停止猜想,開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——線性回歸與歸因分析引擎”: ?自動建模技術建立線性回歸或廣義回歸模型,并根據預設的因素預測未知的取值; ?自動進行歸因分析,了解哪些因素產生了哪些影響,以及這些影響的可信度; ?基于共線性分析,挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性互聯網數據挖掘哪幾種
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