目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類預(yù)測、偏差檢測等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設(shè)計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡單相關(guān)性、時間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。為每個客戶定制個性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘SaaS

該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因為零售商對激勵的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店，因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因為一些推薦技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像，因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競爭者銷售產(chǎn)品的來對競爭者畫像，就像根據(jù)客戶購買來對客戶畫像。線上數(shù)據(jù)挖掘SaaS基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！

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)項映射到摸個給定的類別中?？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)項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。

在零售業(yè)中實現(xiàn)完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關(guān)。這個問題在經(jīng)濟學(xué)教科書中被稱為內(nèi)生性問題，這對于數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進的下一個階段，它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識并大量采用數(shù)據(jù)學(xué)科學(xué)方法?？焖伲悍植际接嬎阋?自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果！

電商平臺為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產(chǎn)品和消費者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項目中同時涉及到市場，產(chǎn)品和消費者，所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數(shù)據(jù)以及評論數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)挖掘，從評論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場、產(chǎn)品和消費者三者直接的聯(lián)系，然后進行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價格策略提供依據(jù)?；跐摽妥R別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。線上數(shù)據(jù)挖掘SaaS

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目前中國是全球極大的銷售產(chǎn)品生產(chǎn)區(qū)，憑借國內(nèi)區(qū)位及勞動力優(yōu)勢，我國銷售產(chǎn)量處于全球優(yōu)先地位，據(jù)不完全統(tǒng)計，我國行業(yè)產(chǎn)能規(guī)模維持在4000萬臺左右。2017年我國產(chǎn)量3124.12萬臺，2018年我國臺式電腦產(chǎn)量為3197.95萬臺，產(chǎn)量較上年同期增長2.36%。隨著智能化不斷的發(fā)展，與思維也越來越接近，能極大可能的滿足人們的需求，暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案的發(fā)展己經(jīng)徹底的打破了時間和空間的界限。當(dāng)前暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案發(fā)展極高的就是可以模仿思維，但目前還是不可復(fù)制的。近兩年國內(nèi)辦公領(lǐng)域以及電子競技行業(yè)的飛速發(fā)展，給我銷售市場提供了一定活力，促使產(chǎn)量有所回升。2018年我國銷售行業(yè)需求市場規(guī)模約138.03億美元，占比全球比重559.17億美元份額的24.68%。未來幾年，國內(nèi)銷售行業(yè)占比全球比重將接近30%，發(fā)展空間看好。作為國內(nèi)計算機產(chǎn)業(yè)的制造主力，位于長江三角洲和珠江三角洲附近的整機制造廠商得利于低廉的成本獲得了穩(wěn)定的市場占比。然而，由于上游資源被少數(shù)企業(yè)所壟斷，而導(dǎo)致銷售配件的價格浮動加大。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘SaaS

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