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目前，自动化系统已经被引入到工业设计、制造等环节，系统的运行积累了海量的数据资源。如何从海量数据中挖掘出有价值、有用的信息，帮助工业生产做出正确决策，已经成为许多学者的研究热点。大数据挖掘分析可以从海量、嘈杂、不完整的数据记录中发现隐藏的模式，可以为工业数据挖掘提供契机。大数据挖掘可以利用相关算法发现隐藏的数据知识，其功能主要包括关联分析、聚类分析、分类预测、偏差检测等。 相关性分析。工业运营产生的大数据来自设计、制造，数据分析类型、生产等环节，涉及各类软硬件设备。这些数据信息资源具有很大的相关性，如简单相关性，数据分析类型、时间序列相关性，数据分析类型、设备-软件相关性、日志操作相关性等。了解潜在客户在各营销环节中的流向和转化率。数据分析类型

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计算引擎为我们自研的异构多云计算集群。基于该项技术，多个不同的云服务，如阿里云、华为云、腾讯云、aws、用户私有云等，可以构成为一个统一的虚拟计算集群，云中所有资源通过共享资源调度器进行统一管理，并使用加密渠道进行通信。该技术较传统云计算技术更灵活，可充分调用不同网络环境下的计算资源。 数据对象存储为共享文件存储区。用户的基础数据，原始数据文件、结果数据文件、任务参数、咨询报告等均可存储于其中。为保证用户数据安全，所有内容均加密存储，并将定期清理。

服务总线为我们服务输出总线，在整个系统中起桥梁和纽带的作用。系统整体为前后端分离架构，前端负责展示，后端负责计算。只要符合预定的数据传输格式，任何前端样式或后端结果都可结合，并为实现方式多样化提供了充分的灵活性。得益于服务总线的存在，前端输出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、触屏、PC 等等，从而实现多端展示和云上统一。这为产品的具体表现形式提供了无限的弹性和想象空间。基于新一代信息技术，可以用更新颖、更便利的方式为用户提供更加激动人心的服务。基于二八法则或ABC法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素。

促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，据此对价格和商品的花样加以调整和更新，以便留住老客户，吸引新客户。通过预先获知客户的营销成功概率，优化营销策略，提高准确度并降低成本。数据分析类型

弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！数据分析类型

电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。数据分析类型

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