目前，自動化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)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(jià)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(diǎn)。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(jī)。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(yùn)營產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來自設(shè)計(jì)、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(shí)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。多場景適用：歷經(jīng)實(shí)際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗(yàn)證！新型數(shù)據(jù)挖掘挖掘

在廣告或者特價(jià)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(shí)， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購買更高價(jià)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(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對每個(gè)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)。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘銷售挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。

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為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。 對于SaaS服務(wù)，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；谙冗M(jìn)的自動處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調(diào)整幾個(gè)參數(shù)，即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù)，讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價(jià)值；所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢預(yù)測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。 從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。 您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要，選擇適合的服務(wù)方式：如果您希望靈活付費(fèi)并立即獲得見解：請使用SaaS版云計(jì)算引擎；如果云計(jì)算引擎不能有效處理您的數(shù)據(jù)：請與我們聯(lián)系，我們將為您提供個(gè)性化的解決方案；如果您的數(shù)據(jù)量非常大，或希望使用一組引擎：請與我們聯(lián)系進(jìn)行引擎開發(fā)和部署；如果您有特殊功能需要實(shí)現(xiàn)，或要滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī)：請與我們聯(lián)系進(jìn)行本地部署。難以置信，怎么知道有沒有忽悠我？同時(shí)輸出建模結(jié)果和測試結(jié)果，并同時(shí)輸出各種建模指標(biāo)。

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實(shí)際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用，咨詢報(bào)告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項(xiàng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括自動參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計(jì)算任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測與分配技術(shù)等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務(wù)商、異構(gòu)都可作為計(jì)算集群的一部分。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！物流數(shù)據(jù)挖掘怎么樣

互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。新型數(shù)據(jù)挖掘挖掘

零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題，如優(yōu)化價(jià)格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關(guān)系管理，以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關(guān)系管理方面的書，如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)家手冊，專注在算法和方法論，并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個(gè)假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面，如價(jià)格、營銷和倉儲。新型數(shù)據(jù)挖掘挖掘

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