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！很多報表工具只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺，無法應對深度需求。傳統零售數據分析功能

數據分析是指有針對性地收集、處理和整理數據，并使用統計和挖掘技術來分析和解釋數據。數據分析是對數據進行詳細的研究和總結，以提取有用的信息并形成結論的過程。數據可以分為定性數據和定量數據。定性數據用于描述屬性、名稱等。很多事情。它是一個符號，沒有順序關系。比如“性別”，“男性”代碼為1，“女性”代碼為2。定量數據描述定量屬性或用于編碼。如交易金額、額度、商品數量、積分、客戶評級等。都是數量屬性。定量數據可分為序貫數據、距離數據和比率數據。數據分析是一個廣大的領域，包括數據科學。數據科學是近比較流行的一個名詞。與傳統的數據分析相比，數據科學從數據中發現知識和觀點，但在使用的技巧和方法上有所不同。網店數據分析產品深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。

數據分析是指運用適當的統計分析技術，對收集到的大量數據進行分析，提取有用信息，得出結論，對數據進行詳細探索和總結的過程。該過程也是質量管理體系的一個子過程。從實際的角度來看，數據分析可以幫助人們做出判斷，從而采取適當的行動。數據分析的數學基礎建立于20 世紀初，但直到計算機的出現才使實際工作成為可能，數據分析才得以普及。數據分析是數學和計算機科學相結合的產物。在統計學領域，有人將數據分析分為描述性統計分析、探索性數據分析、驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于發現數據中的新特征，而驗證性數據分析側重于確認。

潛客識別引擎：您正在推銷商品或服務，但過于盲目的推銷活動耗費了您很大的資金和人力。您希望提高命中率，降低獲客成本。使用客戶判別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。只需片刻，即可從多達200萬個候選人中識別出潛在客戶，并將圖文并茂的報告呈現眼前。識別用戶——預先判斷用戶對產品的興趣度。你可能從事電商、互聯網、網游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業；你一定想知道誰對你的產品感興趣；你也一定想提高命中率，降低獲客成本。告別盲目，開始洞悉！將用戶數據灌入暖榕敏捷數據挖掘系統—潛在客戶識別引擎，即可預先獲知每個用戶在不同營銷策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優化營銷策略，提高營銷準確性并降低營銷成本。另外，大多數二分類問題也同樣適用，如智能診斷系統。無論您來自什么行業，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。

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。非常好用！ 專業級分析，您身邊的智能算法**。數據分析工程師

一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。傳統零售數據分析功能

本文主要介紹了數據挖掘分析領域中常用的四種數據分析方法：描述性分析、診斷性分析、預測性分析和指導性分析。當剛接觸數據挖掘領域的分析師被問及數據挖掘分析師重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案。其實我想告訴他們，在數據挖掘分析領域重要的能力就是能夠將數據轉化為外行人能夠理解的有意義的想法。借助一些工具來幫助大家更好地理解數據分析在提取數據價值中的重要性是勢在必行的。一種這樣的工具稱為4D分析。看數據本身的動態，其實很多時候并不能說明問題，比如公司利潤增長10%，我們不能判斷公司好壞，5%很多。如果該行業的其余部分以平均50%的速度增長，那么這是一個糟糕的指標。基準測試必須給不同的數據一個合理的參考框架，否則不同的數據是沒有意義的。克服技術瓶頸，提升思維能力。一般來說，被比對的數據是主要的數據，比如在行業中的位置、全站的位置等。有時候，在迭代產品測試時，為了增加可信度，人為設定了比對的基準。這是一個A/B測試。比較實驗重要的是A/B組只保留一個變量，其他條件不變。比如測試改變首頁的影響，需要保持A/B組用戶質量在同一水平、同一在線時間、同一來源渠道。只有這樣才能得到更有說服力的數據。傳統零售數據分析功能

上海暖榕智能科技有限責任公司是一家集研發、生產、咨詢、規劃、銷售、服務于一體的服務型企業。公司成立于2019-12-11，多年來在暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案行業形成了成熟、可靠的研發、生產體系。在孜孜不倦的奮斗下，公司產品業務越來越廣。目前主要經營有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產品，并多次以數碼、電腦行業標準、客戶需求定制多款多元化的產品。暖榕,暖榕智能為用戶提供真誠、貼心的售前、售后服務，產品價格實惠。公司秉承為社會做貢獻、為用戶做服務的經營理念，致力向社會和用戶提供滿意的產品和服務。上海暖榕智能科技有限責任公司注重以人為本、團隊合作的企業文化，通過保證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質量合格，以誠信經營、用戶至上、價格合理來服務客戶。建立一切以客戶需求為前提的工作目標，真誠歡迎新老客戶前來洽談業務。