組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數據，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現眼前。從組合的角度重新發現你的商品，探索商品之間的內部聯系。 您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆漿和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點了杯豆漿，您覺得他應該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——組合推薦引擎”，迅速建立產品之間的關聯性，讓你從組合的視角重新認識你的產品。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！通用數據挖掘歸因分析

在這個大數據時代，很多企業都利用數據開始做營銷，有些企業做的很成功，而有些企業卻反響平平。其實說到底就是因為，做的成功的企業有著自己的一套數據挖掘系統或方法，而有些企業只是為了做而坐，或依賴平臺、或依賴服務商等，尤其是一些新零售企業或是科技企業。比如說，很多公司開始做數據營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數據進行分析。但其實應該深挖下去，怎么做，其實可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網站等收集數據。第二步就是利用這些數據挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數據價值的并不是工具，而是人腦本身。制造業數據挖掘報價通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優化營銷策略，提高準確度并降低成本。

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！

服務總線為我們服務輸出總線，在整個系統中起橋梁和紐帶的作用。系統整體為前后端分離架構，前端負責展示，后端負責計算。只要符合預定的數據傳輸格式，任何前端樣式或后端結果都可結合，并為實現方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實現多端展示和云上統一。這為產品的具體表現形式提供了無限的彈性和想象空間。基于新一代信息技術，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。基于潛客識別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。

渠道轉化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉化率，掌握轉化的瓶頸和堵點。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。 促進客戶轉化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉化率，以及轉化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——渠道轉化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率 ?掌握轉化特征，比如轉化鏈路的數量和長短 ?發現您在業務發展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉化環節下的有效策略和無效策略使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！互聯網數據挖掘組件

一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。通用數據挖掘歸因分析

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。通用數據挖掘歸因分析

上海暖榕智能科技有限責任公司致力于數碼、電腦，是一家服務型公司。公司業務分為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，目前不斷進行創新和服務改進，為客戶提供良好的產品和服務。公司從事數碼、電腦多年，有著創新的設計、強大的技術，還有一批專業化的隊伍，確保為客戶提供良好的產品及服務。暖榕智能憑借創新的產品、專業的服務、眾多的成功案例積累起來的聲譽和口碑，讓企業發展再上新高。