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。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。自媒體數據挖掘大屏

促銷活動的有效性分析：只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。零售業通過廣告、優惠券、各種折扣和讓利的方式搞促銷活動，以達到促銷產品，吸引顧客的目的。用多維關聯分析方法，通過比較促銷期間的銷售量和交易數量與促銷活動前后的有關情況，認真分析促銷活動的有效性，還可以分析出應該在什么時間，什么地點、以什么種方式、什么商品和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業資源的浪費，提高銷售額。顧客忠誠度分析：零售企業通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數據挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組，確定特定個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，由時間序列模式推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。序列模式挖掘用于分析顧客的購買趨勢或忠誠度的變化，據此對價格和商品的花樣加以調整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。智能數據挖掘常見問題使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。

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 ? 新奧集團危化品運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

計算引擎為我們自研的異構多云計算集群。基于該項技術，多個不同的云服務，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構成為一個統一的虛擬計算集群，云中所有資源通過共享資源調度器進行統一管理，并使用加密渠道進行通信。該技術較傳統云計算技術更靈活，可充分調用不同網絡環境下的計算資源。 數據對象存儲為共享文件存儲區。用戶的基礎數據，原始數據文件、結果數據文件、任務參數、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數據安全，所有內容均加密存儲，并將定期清理。簡單的才是好用的：極簡界面，極簡操作。復雜的事情交給我們，耳目一新的見解即時奉上。

在廣告或者特價優惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業績大化。投入的資源可以是同質的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產品的優惠券來大化總體的收益目標。了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率。銷量數據挖掘系統

基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。自媒體數據挖掘大屏

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。自媒體數據挖掘大屏

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。暖榕智能經營業績遍布國內諸多地區地區，業務布局涵蓋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板塊。同時，企業針對用戶，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幾大領域，提供更多、更豐富的數碼、電腦產品，進一步為全國更多單位和企業提供更具針對性的數碼、電腦服務。公司坐落于聯航路1588弄(浦江鎮481街坊6/2丘)1幢技術中心主樓108室，業務覆蓋于全國多個省市和地區。持續多年業務創收，進一步為當地經濟、社會協調發展做出了貢獻。