传统分析软件或基于大数据的分析平台定位于专业技术人员使用。但实际上大多数单位或企业的技术团队和业务团队是分离的。我们的智能建模技术可让传统业务人员轻松使用,咨询报告式的挖掘结果也非常便于用户从业务角度理解和解读。团队自主研发了创新的系统架构及多项先进的数据挖掘技术,包括自动参数优化技术、流式计算任务调度技术、分布式资源监测与分配技术等,具有高智能型、高伸缩性、高可靠性。所有计算节点可以任意增减,不受地域限制。公有云平台、私有云平台、混合云平台、多服务商、异构都可作为计算集群的一部分。使用组合与推荐引擎,帮您深度挖掘商品的内部关系!帕累托数据分析挖掘系统
智能拟合引擎:您想知道一个指标,如销量、利润、活跃度,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?使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。只需片刻,即可处理多达200万条数据,并将图文并茂的报告呈现眼前。寻找各种因素与目标值之间的关系,并预测未知。无论您来自什么领域,营销、制造、贸易、服务、物流、研发...您想知道一个指标,如销量、利润、活跃度,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,开始洞察。您无需了解技术,基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——智能拟合引擎”,我们不帮您用简单的方式对各种因素进行拟合,还帮您测算不同因素的影响程度。即使您的数据中混杂有数据、文本、还是时间,抑或您的数据中有很多缺失值,放心,我们一并帮您处理!自动数据分析团队我们期待每个结果都是一份不错的微型咨询报告。
这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言,这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制: 店铺区域:连锁零售商店一般都位于不同的社区内,这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小:诸如软饮料或化妆品之类的消费品(FMCG)具有较高的周转率,消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品,这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔,并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一(BOGO)优惠也与此机制有关。 促销活动:客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域,在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。
项目经验 工业及制造业: • 神华集团黑岱沟露天煤矿设备健康状态智能评估系统 • 黑龙江某部边防巡逻艇柴油机状态监测与故障诊断系统(总 装备部) • 美国密歇根大学智能维护中心刀具全生命周期分析 • 哈工大应用智能实验室搬运机械手状态监测与故障诊断系统 • 哈电集团汽轮机叶片性能监测与剩余寿命预测 • 新奥集团危化品运输路线优化与用时预测 市政: • 上海市人口区域洞察(上海统计局) • 上海浦东公安报案报警预测分析(上海公安浦东分局) • 上海电信用户停机预警及欠费预测模型(上海电信账户中心) • 上海12345市民热线工单自动分类及热点追踪(上海市民热线) • 上海电信增值业务(流量包、语音包、假日包)潜在客户挖掘 金融: • 淘宝店铺反洗钱行为挖掘 • 万达金融集团智能投顾系统 • 万达金融集团量化交易系统 • 快钱(快易花)潜在用户挖掘 • 快钱(快易花)用户评级与风险识别自动生成干货满满的富媒体分析报告。
组合与推荐引擎:您来自零售、餐饮、电商或服务业;您想把单品搭配成套餐,或想在顾客点了一些东西或把商品加到购物车后,再向他推荐一些别的。使用组合与推荐引擎,帮您深度挖掘商品的内部关系!只需片刻,即可处理多达200万条数据,对高达50000个订单和5000个商品进行分析计算,并将图文并茂的报告呈现眼前。从组合的角度重新发现你的商品,探索商品之间的内部联系。 您从事餐饮、零售、电商、服务...(比如您是一家快餐店店主),您想把一些单品搭配成组合或套餐放到团购网站上引流,或者让用户买起来更方便...(比如您将豆浆和南瓜饼拼在一起,并起了个好听的名字叫“早餐超值6元享”),或者,您只是想在客户买了一些东西后,再给他推荐一些别的...(比如您的顾客点了杯豆浆,您觉得他应该还需要一份小笼包)。用所见即所知代替困惑:只需上传一份订单明细,剩下的就交给我们吧!基于“暖榕敏捷数据挖掘系统——组合推荐引擎”,迅速建立产品之间的关联性,让你从组合的视角重新认识你的产品。快速:分布式计算引擎+自研高效调度技术,只需数分钟即可获得结果!经济数据分析怎么用
定制分析服务门槛和价格都很高?选择SaaS,不养团队、弹性成本!帕累托数据分析挖掘系统
目前,传感器、多媒体、数据库和无线网络技术得到了迅速发展和普及,并应用于工业生产中。由此,工业生产监控系统、工业设备维护系统、工业生产过程处理系统等。这些自动化系统在运行中积累了大量的数据资源。为了提高数据资源的利用效果,发现数据中潜在的有价值的信息,迫切需要引入大数据挖掘技术,包括K-means算法、BP神经网络、遗传算法、关联规则等,从而提高工业大数据挖掘的分析能力,建立先进的数据挖掘模式,拥有强大的应用环境。帕累托数据分析挖掘系统
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