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工业涉及的环节很多，每个环节都需要采用不同类型和数量的软件系统和硬件设备。这些软硬件资源在运行过程中产生了海量数据。利用暖榕敏捷数据挖掘系统，可以有效提高工业大数据的分析挖掘能力，从海量数据资源中发现潜在的有价值的信息，提高工业生产决策的准确性，进一步提高工业生产效率。基于暖榕敏捷数据挖掘系统的工业大数据挖掘，可以构建设备故障诊断、设备性能评估、能耗预测、流程优化、产品质量分析、归因分析、产品价值分析等多个方向的解决方案，从而推动工业大数据挖掘走向实用化和普遍化。除此之外，暖榕敏捷数据挖掘系统的低门槛使用特性、弹性计算特性、可私有化部署特性等，可满足不同用户的个性化要求（如数据合规、与原系统融合等），更好的为工业客户服务。通用数据挖掘挖掘使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。

大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。

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、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、时间序列相关性、设备-软件相关性、日志操作相关性等。我们的专业性、可靠性及先进性，将使您额外受益。

数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济**化和互联网技术的发展，使得各个行业的数据以“”式的速度增长，传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作，对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有价值的信息呢？我们陷入了“被信息所淹没，却饥渴于知识”的困境，数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。 我们知道掘金的过程很辛苦，我们的方案可以帮您又快又好的解决问题。在线数据挖掘系统

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在广告或者特价优惠活动中，需要决定将一些资源投放给一些客户。而这些资源都是有成本的，如邮寄印制商品的目录的资金成本，或者一些负面效应（如使得用户取消邮通知订阅）。同时， 这些资源将会影响用户的决策，如促使他们更多地消费或者购买更高价值的产品。其目标是找到一组靠谱的候选客户，对他们投入资源后能够使得业绩大化。投入的资源可以是同质的（如所有参加的客户都得到同样的激励）也可以是个性化的。在后一种情况下，零售业者将对每个不同的客户提供不同的激励如不同产品的优惠券来大化总体的收益目标。在线数据挖掘系统

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