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。 基于帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。通用數據挖掘大屏

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。互聯網數據挖掘報表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。

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。

潛客識別引擎：您正在推銷商品或服務，但過于盲目的推銷活動耗費了您很大的資金和人力。您希望提高命中率，降低獲客成本。使用客戶判別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。只需片刻，即可從多達200萬個候選人中識別出潛在客戶，并將圖文并茂的報告呈現眼前。識別用戶——預先判斷用戶對產品的興趣度。你可能從事電商、互聯網、網游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業；你一定想知道誰對你的產品感興趣；你也一定想提高命中率，降低獲客成本。告別盲目，開始洞悉！將用戶數據灌入暖榕敏捷數據挖掘系統—潛在客戶識別引擎，即可預先獲知每個用戶在不同營銷策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優化營銷策略，提高營銷準確性并降低營銷成本。另外，大多數二分類問題也同樣適用，如智能診斷系統。掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。

醫學數據挖掘的過程主要包括數據預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數據誤差得到預期的結果，每一項具體的過程都可能需要反復執行。 數據預處理 即把采集到的醫學原始數據加工成適用于進一步處理的數據源，主要包括數據的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數據清洗又是數據預處理關鍵的一步。醫院信息系統原始數據中存在著大量的“臟數據”[8]，在保證數據原樣性的基礎上對空缺數據、重復數據、異常數據進行反復篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數據。 數據挖掘過程 經過特定的技術和運用決策樹、粗糙集，甚至神經網絡等算法對經過預處理的數據進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數據分析，是從構建的數據庫中發現有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，為用戶做出正確決策提供依據。合格的分析過程要求研究人員使用符合數據特點的挖掘工具。 知識表示 即結果評價與展示，可以結合可視化技術，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。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。金融數據挖掘組件

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近年來，隨著廠商的渠道扁平化策略，以及對終端零售企業和用戶的重視，渠道分銷行業競爭日趨激烈。此外，銷售時代的到來促使相關產品信息處于完全透明的狀態中，分銷商的收入日益攤薄。分銷商開始尋求轉型，通過綜合銷售服務提高增值服務能力，從而提高盈利能力。渠道分銷商不但為銷售相關的渠道和終端客戶提供服務，還向制造廠商提供設計、配件、技術方面的供應服務，面向消費者提供飛速維修服務。分銷商的盈利來源正逐漸從單一的商品銷售拓展到供應鏈、金融、設計、售后等綜合銷售服務提供商。伴隨著制造商不斷向終端用戶的靠攏，渠道分銷商需要精耕細作，在特定的區域市場，通過整合的營銷手段，充分地挖掘銷售的市場潛力，對分銷商進行培育和支持，提高網絡的覆蓋率和滲透率，加強網絡的管理，并利用廣告宣傳及促銷活動等手段來拉動市場，達到分銷商主推、終端主推的目的，從而提高市場占比和品牌影響力。不少行業行家認為，數字化、自動化、智能化的新型技術與產品的不斷進步，對于企業以及員工都有著價值體現，前所未有地改變了數碼、電腦行業的作業方式，數碼、電腦迎來數字化的生產模式，進入一個新時代。通用數據挖掘大屏

暖榕智能，2019-12-11正式啟動，成立了暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等幾大市場布局，應對行業變化，順應市場趨勢發展，在創新中尋求突破，進而提升暖榕,暖榕智能的市場競爭力，把握市場機遇，推動數碼、電腦產業的進步。旗下暖榕,暖榕智能在數碼、電腦行業擁有一定的地位，品牌價值持續增長，有望成為行業中的佼佼者。我們在發展業務的同時，進一步推動了品牌價值完善。隨著業務能力的增長，以及品牌價值的提升，也逐漸形成數碼、電腦綜合一體化能力。暖榕智能始終保持在數碼、電腦領域優先的前提下，不斷優化業務結構。在暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等領域承攬了一大批高精尖項目，積極為更多數碼、電腦企業提供服務。