SaaS。用戶只要上網即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統行業用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數據價值；與現有系統解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或對合規要求嚴格，數據無法脫離本地環境的客戶；或數據量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發。此服務方式適合 SaaS 或現有產品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發揮技術和人才優勢，為這些客戶提供定制化服務。彈性成本：按需使用，不需運維、不養團隊、節省高額咨詢費！互聯網數據挖掘工具

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。 時間序列數據挖掘銷售絕大多數分析工具界面復雜、術語晦澀、操作繁瑣，十分難用？頁面友好、全模塊化、一目了然。

暖榕敏捷數據挖掘系統是由上海暖榕智能科技有限責任公司自研的下一代數據智能分析與挖掘套件。針對餐飲零售行業需求和痛點，進行了大量適配，無需下載、開箱即用，可、簡單、低成本地為您的企業提供專業級智慧賦能。典型案例有國際快餐品牌門店銷量與客流預測、套餐組合優化與推薦、線上優惠券定向推薦、個性化菜單推薦；萬達商管集團拉夏貝爾門店銷量預測。您可以： 1、 綜合考慮節假日、天氣、溫度、營銷活動等因素，預測菜品的銷量或客流量。 2、 對在售菜品進行套餐組合優化，或對顧客進行加單推薦。 3、 為每個顧客進行個性化推薦。 4、 為開發的新菜品找到合適的客群。 5、 對經營情況，例如銷量、客流、利潤等進行歸因分析。 6、 統計菜品銷售情況，分類統計好菜和壞菜，為促銷活動和新菜推廣提供數據支持。 7、 根據顧客的消費頻次、消費金額、消費時間等， 識別重要價值顧客、保持顧客、發展顧客和挽留顧客，從而針對不同客群進行分類營銷。

    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數學,2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業技術學院學報,2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網絡廣告點擊率預測模型研究［J］.數理統計與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數據構建的流感**預測系統［J］.中國衛生統計,2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數據時代背景下的品牌汽車銷量預測的實證研究［D］.開封：河南大學,2014.［16］田銳鋒.用季節**乘模型預測奧迪汽車在華銷量［J］.統計與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡介：謝天保（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：數據挖掘、電子商務與決策支持。崔田（1991-），通信作者，男，碩士研究生，主要研究方向：數據挖掘、電子商務。E-mail：@。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！ 關注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業：餐飲、零售、服務、電商、制造業，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節假日、人口變化、競品… 停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數據挖掘系統—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度?；谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。零售數據挖掘報表

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