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傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦

來源: 發(fā)布時間:2022-10-18

項目經(jīng)驗 工業(yè)及制造業(yè): ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)(總 裝備部) ? 美國密歇根大學(xué)智能維護(hù)中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應(yīng)用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預(yù)測 ? 新奧集團(tuán)?;愤\輸路線優(yōu)化與用時預(yù)測 市政: ? 上海市人口區(qū)域洞察(上海統(tǒng)計局) ? 上海浦東公安報案報警預(yù)測分析(上海公安浦東分局) ? 上海電信用戶停機預(yù)警及欠費預(yù)測模型(上海電信賬戶中心) ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤(上海市民熱線) ? 上海電信增值業(yè)務(wù)(流量包、語音包、假日包)潛在客戶挖掘 金融: ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達(dá)金融集團(tuán)智能投顧系統(tǒng) ? 萬達(dá)金融集團(tuán)量化交易系統(tǒng) ? 快錢(快易花)潛在用戶挖掘 ? 快錢(快易花)用戶評級與風(fēng)險識別強大,快捷,零門檻。沒有紛亂的按鈕,沒有繁瑣的步驟,沒有復(fù)雜的設(shè)置,小白級操作。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦

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(shù),用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。新型數(shù)據(jù)挖掘怎么用基于時序預(yù)測引擎,幫您預(yù)測未來。

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(jì)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(jìn)的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進(jìn)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。

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動優(yōu)化算法。與其它算法不同,關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動建模,無需用戶參與。算法在收到一個新任務(wù)后,會自動探測數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動加載優(yōu)參數(shù),然后進(jìn)行建模,并將建模結(jié)果提交咨詢報告渲染引擎渲染成一份咨詢報告。我們的算法庫智能化程度相當(dāng)高,使用門檻非常低,即使用戶完全不懂技術(shù),也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時,算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進(jìn)水平。例如,經(jīng)實際驗證,我們的時序預(yù)測算法比百度大腦(easyDL)快 8~10倍,精度高 3~4 倍。多場景適用:歷經(jīng)實際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗證!

在廣告或者特價優(yōu)惠活動中,需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的,如郵寄印制商品的目錄的資金成本,或者一些負(fù)面效應(yīng)(如使得用戶取消郵通知訂閱)。同時, 這些資源將會影響用戶的決策,如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶,對他們投入資源后能夠使得業(yè)績大化。投入的資源可以是同質(zhì)的(如所有參加的客戶都得到同樣的激勵)也可以是個性化的。在后一種情況下,零售業(yè)者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標(biāo)。小白式操作,預(yù)測精度高。時間序列數(shù)據(jù)挖掘報價

掌握關(guān)鍵技術(shù),并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦

零售商準(zhǔn)備一次促銷活動,即對某個或者一組特定商品進(jìn)行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關(guān)的值: 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨?什么樣的價格會優(yōu)化收入?價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預(yù)先確定的,零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義,如將需求預(yù)測和價格優(yōu)化作為的問題來處理,也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格,總之其目的是優(yōu)化收入。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦

暖榕智能,2019-12-11正式啟動,成立了暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案等幾大市場布局,應(yīng)對行業(yè)變化,順應(yīng)市場趨勢發(fā)展,在創(chuàng)新中尋求突破,進(jìn)而提升暖榕,暖榕智能的市場競爭力,把握市場機遇,推動數(shù)碼、電腦產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。旗下暖榕,暖榕智能在數(shù)碼、電腦行業(yè)擁有一定的地位,品牌價值持續(xù)增長,有望成為行業(yè)中的佼佼者。我們在發(fā)展業(yè)務(wù)的同時,進(jìn)一步推動了品牌價值完善。隨著業(yè)務(wù)能力的增長,以及品牌價值的提升,也逐漸形成數(shù)碼、電腦綜合一體化能力。暖榕智能始終保持在數(shù)碼、電腦領(lǐng)域優(yōu)先的前提下,不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。在暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案等領(lǐng)域承攬了一大批高精尖項目,積極為更多數(shù)碼、電腦企業(yè)提供服務(wù)。