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。無論電商、新媒體App渠道轉化分析器可以直觀分析不同渠道不同階段引流及獲客轉化率，優化運營及業務流程。傳統零售數據分析報表

關鍵算法庫為我們自研的全自動優化算法。與其它算法不同，關鍵算法庫的算法支持全自動建模，無需用戶參與。算法在收到一個新任務后，會自動探測數據特征、任務類型、并自動加載優參數，然后進行建模，并將建模結果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術，也可以獲得很好的數據挖掘結果。同時，算法庫算法的精度和性能處于行業先進水平。例如，經實際驗證，我們的時序預測算法比百度大腦（easyDL）快8~10倍，精度高3~4倍。線上數據分析常見問題百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。

眾所周知，所謂數據就是對事實的描述，比如你的身高，體重，籍貫等等。對這些數據的描述本身就是一種分析。舉個例子：如果近在看房，每天關注成都二手房交易量。比如2023年2月27日成都二手房成交465套，這是描述性分析。如果你寫過實證分析的論文，這是對數據的描述，比如我上面說的畢業論文，數據處理后會做描述性的統計分析。探索性數據分析，英文名是explorative Data Analysis，簡稱為EDA。我們所說的一般數據分析是探索性分析。

有些數據科學過程不是直接的業務分析，而是數據分析。比如石業，“鉆井作業優化”需要數據科學工具和技術，屬于數據科學家的日常工作。然而，我們不能把它與商業分析聯系起來。

無論以上哪種業務，都可以分解成一系列的階段。每過一個階段，就只剩下一部分用戶。準確記錄漏斗各個環節的數據，以便分析優化各個環節的通過率，是數據運營的基礎設施。數據運營中常見的痛點就是明知轉化漏斗上某個環節通過率低，卻沒有辦法改善。常見的解決方法是將數據分解成各個維度分別觀察，往往可以發現產品或系統的問題。如果多個維度可以靈活組合觀測數據，就成了數據立方體。雖然下圖與互聯網產品運營的漏斗數據無關，但原理是一樣的。數據的會計老師雖然不可或缺，但不是用戶增長的錨。那么，什么方法才能真正帶動一個產品的用戶快速增長呢？從歷史上成功的產品來看，有一些思路值得關注。 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。

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。基于先進的“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。小白式操作，預測精度高。物流數據分析挖掘系統

我們不做表面文章。深度精煉，不浪費您的寶貴數據礦藏。傳統零售數據分析報表

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、形象化傳統零售數據分析報表

上海暖榕智能科技有限責任公司坐落于聯航路1588弄(浦江鎮481街坊6/2丘)1幢技術中心主樓108室，是集設計、開發、生產、銷售、售后服務于一體，數碼、電腦的服務型企業。公司在行業內發展多年，持續為用戶提供整套暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案的解決方案。公司主要經營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，我們始終堅持以可靠的產品質量，良好的服務理念，優惠的服務價格誠信和讓利于客戶，堅持用自己的服務去打動客戶。依托成熟的產品資源和渠道資源，向全國生產、銷售暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案產品，經過多年的沉淀和發展已經形成了科學的管理制度、豐富的產品類型。上海暖榕智能科技有限責任公司以先進工藝為基礎、以產品質量為根本、以技術創新為動力，開發并推出多項具有競爭力的暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案產品，確保了在暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案市場的優勢。