BI 工具或報(bào)表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等，看似很酷炫，實(shí)際挖得很淺，無法應(yīng)對深度需求。 鑒于此，我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計(jì)算和人工智能技術(shù)，開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點(diǎn)： 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計(jì)算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計(jì)算引擎，如時(shí)序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價(jià)值分析器、 RFM 客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，且支持個(gè)性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進(jìn)的自動(dòng)建模技術(shù)，無需懂技術(shù)，很低使用門檻，小白式操作 6. 與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持彈性擴(kuò)容 8. 每份結(jié)果都是一份有深度的小型咨詢報(bào)告。細(xì)致和充分的測試，保證可靠性；物流數(shù)據(jù)挖掘常用知識

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過程、模式評估和知識表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項(xiàng)具體的過程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清洗又是數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎(chǔ)上對空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過程 經(jīng)過特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應(yīng)的輔助支持。 模式評估 也稱數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，并對其進(jìn)行判斷以及合理預(yù)測，為用戶做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的挖掘工具。 知識表示 即結(jié)果評價(jià)與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表定制分析服務(wù)門檻和價(jià)格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本！

個(gè)性化推薦引擎：您有許多商品或服務(wù)在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進(jìn)銷售和提高用戶體驗(yàn)。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達(dá)100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對多達(dá)20萬個(gè)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗(yàn)，促進(jìn)您的銷量。 無論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書、線上服務(wù)，您一定很想知道，您的顧客對哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準(zhǔn)的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術(shù)，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個(gè)性化推薦引擎”，用低成本為您的每個(gè)客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類別中?？梢詰?yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢預(yù)測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對數(shù)據(jù)序列的預(yù)測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預(yù)測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費(fèi)您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務(wù)業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點(diǎn)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(nèi)部關(guān)系！只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，對高達(dá)50000個(gè)訂單和5000個(gè)商品進(jìn)行分析計(jì)算，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務(wù)...（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(tuán)購網(wǎng)站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個(gè)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(diǎn)了杯豆?jié){，您覺得他應(yīng)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(xì)，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——組合推薦引擎”，迅速建立產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，讓你從組合的視角重新認(rèn)識你的產(chǎn)品。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表

基于潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。物流數(shù)據(jù)挖掘常用知識

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價(jià)格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費(fèi)意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費(fèi)意愿的客戶不能以為低付費(fèi)意愿客群設(shè)定的價(jià)格來付費(fèi)。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價(jià)格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價(jià)格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費(fèi)品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費(fèi)者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲(chǔ)存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機(jī)制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設(shè)置不同的單位邊際價(jià)格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機(jī)制有關(guān)。 促銷活動(dòng)：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價(jià)格還是以正常價(jià)格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應(yīng)用于服飾領(lǐng)域，在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷是主要的營銷機(jī)制之一。物流數(shù)據(jù)挖掘常用知識

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