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。多場景適用：歷經實際行業需求和數據的充分驗證！物流數據挖掘個性化推薦

傳統分析軟件或基于大數據的分析平臺定位于專業技術人員使用。但實際上大多數單位或企業的技術團隊和業務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統業務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業務角度理解和解讀。團隊自主研發了創新的系統架構及多項先進的數據挖掘技術，包括自動參數優化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。自動數據挖掘類型掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。

該問題典型的應用有推薦系統， 個性化搜索結果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因為零售商對激勵的成本不關心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域，如雜貨店或者百貨商店，因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因為一些推薦技術能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學畫像，因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術也可以根據競爭者銷售產品的來對競爭者畫像，就像根據客戶購買來對客戶畫像。

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關鍵產品、掌握關鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。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。識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。您有很多客戶、售賣很多產品、提供很多服務、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關鍵產品、掌握關鍵因素。 停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數據挖掘系統——帕累托價值分析器： ?基于二八法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素 ?基于ABC理論（二三五原理），區分高價值、重要和微不足道的大多數 ?可以對一個因素分析，也可兩因素交叉分析 ?基于數據可視化，查看不同因素的貢獻度一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。

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。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？互聯網數據挖掘產品

我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。物流數據挖掘個性化推薦

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。物流數據挖掘個性化推薦

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