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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。自媒體數(shù)據(jù)挖掘收費落地模式重，對業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識。然而數(shù)據(jù)的“式”增長，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計學(xué)(statistics)、機器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫等多種學(xué)科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。

計算引擎為我們自研的異構(gòu)多云計算集群?；谠擁椉夹g(shù)，多個不同的云服務(wù)，如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等，可以構(gòu)成為一個統(tǒng)一的虛擬計算集群，云中所有資源通過共享資源調(diào)度器進行統(tǒng)一管理，并使用加密渠道進行通信。該技術(shù)較傳統(tǒng)云計算技術(shù)更靈活，可充分調(diào)用不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的計算資源。 數(shù)據(jù)對象存儲為共享文件存儲區(qū)。用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)文件、結(jié)果數(shù)據(jù)文件、任務(wù)參數(shù)、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數(shù)據(jù)安全，所有內(nèi)容均加密存儲，并將定期清理。難以置信，怎么知道有沒有忽悠我？同時輸出建模結(jié)果和測試結(jié)果，并同時輸出各種建模指標(biāo)。

如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規(guī)模不斷擴大,網(wǎng)購流量達到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時代已經(jīng)過去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產(chǎn)品和消費者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統(tǒng)計大量的數(shù)據(jù),很多時候都需要加班加點完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計這一項工作就遠遠超負荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數(shù)字機器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。無論您來自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動將觸手可及，幫您緊跟時代和產(chǎn)業(yè)升級。線上數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

基于帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。線上數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

渠道轉(zhuǎn)化分析器：無論您是電商新媒體、pp運營、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略。使用渠道轉(zhuǎn)化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，掌握轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。 促進客戶轉(zhuǎn)化：無論您是電商、新媒體、pp運營、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點。停止猜想，開始洞察。您無需了解技術(shù)，基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——渠道轉(zhuǎn)化分析器”： ?直觀了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率 ?掌握轉(zhuǎn)化特征，比如轉(zhuǎn)化鏈路的數(shù)量和長短 ?發(fā)現(xiàn)您在業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點和瓶頸 ?挖掘某個轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)下的有效策略和無效策略線上數(shù)據(jù)挖掘智能診斷

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