SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發(fā)。此服務方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發(fā)揮技術和人才優(yōu)勢，為這些客戶提供定制化服務。使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。銷量數(shù)據(jù)分析方法

響應建模被的應用在營銷和客戶關系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價，需要識別出客戶對這些激勵的反應。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識別出優(yōu)價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發(fā)送特價優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶對某些商品的的喜好來重新調(diào)整。 響應建模幫助優(yōu)化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會讓客戶取消郵件訂閱。零售數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品落地模式重，對業(yè)務系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。

目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設計、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)挖掘可以利用相關算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識，其功能主要包括關聯(lián)分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業(yè)運營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設計、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類軟硬件設備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。

醫(yī)學作為一個專業(yè)、復雜的學科，需要處理各種各樣的數(shù)據(jù)，如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等?，F(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學術交流、發(fā)表論文、評職稱等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務工作者由于技能背景所險，往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包含了時序預測模塊（時序預測引擎）、關聯(lián)分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識別引擎）、歸因分析模塊（線性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫(yī)務工作者方便快捷地進行高級別的數(shù)據(jù)分析和挖掘，數(shù)分鐘既出結(jié)果。讓廣大醫(yī)務工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力，如虎添翼，順暢自如。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。

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)。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關重要的極少數(shù)。零售數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品

了解潛在客戶在各營銷環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率。銷量數(shù)據(jù)分析方法

醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括數(shù)據(jù)預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預期的結(jié)果，每一項具體的過程都可能需要反復執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預處理 即把采集到的醫(yī)學原始數(shù)據(jù)加工成適用于進一步處理的數(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)預處理關鍵的一步。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)原樣性的基礎上對空缺數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進行反復篩選，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)過特定的技術和運用決策樹、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡等算法對經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數(shù)據(jù)分析，是從構建的數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，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)特點的挖掘工具。 知識表示 即結(jié)果評價與展示，可以結(jié)合可視化技術，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。銷量數(shù)據(jù)分析方法

上海暖榕智能科技有限責任公司匯集了大量的優(yōu)秀人才，集企業(yè)奇思，創(chuàng)經(jīng)濟奇跡，一群有夢想有朝氣的團隊不斷在前進的道路上開創(chuàng)新天地，繪畫新藍圖，在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦中始終保持良好的信譽，信奉著“爭取每一個客戶不容易，失去每一個用戶很簡單”的理念，市場是企業(yè)的方向，質(zhì)量是企業(yè)的生命，在公司有效方針的領導下，全體上下，團結(jié)一致，共同進退，**協(xié)力把各方面工作做得更好，努力開創(chuàng)工作的新局面，公司的新高度，未來上海暖榕智能科技供應和您一起奔向更美好的未來，即使現(xiàn)在有一點小小的成績，也不足以驕傲，過去的種種都已成為昨日我們只有總結(jié)經(jīng)驗，才能繼續(xù)上路，讓我們一起點燃新的希望，放飛新的夢想！