數據挖掘(DataMining)又稱數據庫的知識發(fā)現(KnowledgeDiscoveryinDatabases，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(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯(lián)網技術的發(fā)展，使得各個行業(yè)的數據以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發(fā)現數據間的潛在聯(lián)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。衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力，識別高價值客戶、維持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。銷量數據分析個性化推薦

數據分析在人力資源管理中的應用數據分析在人力資源管理中的應用可以幫助企業(yè)更好地了解員工的需求和行為，制定更有效的招聘、培訓和績效評估策略，提高員工滿意度和企業(yè)績效。數據分析在物流管理中的應用數據分析在物流管理中的應用可以幫助企業(yè)更好地掌握物流運作情況，優(yōu)化物流路線和配送計劃，提高物流效率和降低成本。數據分析在教育領域的應用數據分析在教育領域中的應用可以幫助學校更好地了解學生的學習情況和需求，制定更有效的教學計劃和評估體系，提高教學質量和學生滿意度。數據分析在能源管理中的應用數據分析在能源管理中的應用可以幫助企業(yè)更好地掌握能源消耗情況，制定更有效的節(jié)能措施和能源管理策略，降低能源成本和環(huán)境污染。傳統(tǒng)零售數據分析報價無論您來自什么行業(yè)，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業(yè)升級。

有些數據科學過程不是直接的業(yè)務分析，而是數據分析。比如石業(yè)，“鉆井作業(yè)優(yōu)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(yè)分析聯(lián)系起來。

無論以上哪種業(yè)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(huán)節(jié)的數據，以便分析優(yōu)化各個環(huán)節(jié)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(huán)節(jié)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(fā)現產品或系統(tǒng)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(lián)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。

工業(yè)涉及的環(huán)節(jié)很多，每個環(huán)節(jié)都需要采用不同類型和數量的軟件系統(tǒng)和硬件設備。這些軟硬件資源在運行過程中產生了海量數據。利用暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)，可以有效提高工業(yè)大數據的分析挖掘能力，從海量數據資源中發(fā)現潛在的有價值的信息，提高工業(yè)生產決策的準確性，進一步提高工業(yè)生產效率。基于暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)的工業(yè)大數據挖掘，可以構建設備故障診斷、設備性能評估、能耗預測、流程優(yōu)化、產品質量分析、歸因分析、產品價值分析等多個方向的解決方案，從而推動工業(yè)大數據挖掘走向實用化和普遍化。除此之外，暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)的低門檻使用特性、彈性計算特性、可私有化部署特性等，可滿足不同用戶的個性化要求（如數據合規(guī)、與原系統(tǒng)融合等），更好的為工業(yè)客戶服務。即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持快速彈性擴容。

數據挖掘從未如此簡單。?簡單可靠，快捷有效。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。?豐富的行業(yè)經驗，滿足更多需求，支持個性化定制我們的原則始終如一：不是數據挖掘，更是價值挖掘。?每份結果都是一份不錯的小型咨詢報告。?如果您來自大公司，我們將大幅降低您的咨詢費和人力成本；如果您是個人或小公司，智能驅動觸手可及，幫您緊跟時代和產業(yè)升級。安全·security：我們知道你的數據是金礦我們絲毫不會試圖占有效能·efficiency：我們知道掘金的過程很辛苦我們愿意提供解決方案，幫你又快又好的提煉價值額外受益·additionalprofits：或許有人做同樣的事我們的專業(yè)性、可靠性及技術先進，將使你額外受益。建立一個洞察，只需三步? 智能化定參和優(yōu)化，無需懂技術? 流式計算集群，結果立等可取?。銷量數據分析潛在客戶挖掘

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