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基于暖榕云计算平台，我们对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素，具体包括时间、影响因素（天气、温度、促销活动、是否暑假、是否寒假等）和历史销量。此处，“回测个数”（用于对历史数据进行回测）和“预测个数”（预测未来的个数）均设为1000，“是否取对数变换”和“是否考虑假日”均设为“自动”，“是否考虑周”设为“是”，并将所有的节假日都纳入考察范围：设置任务参数，稍顷，任务完成电商数据挖掘系统基于自动建模技术建立回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值。

传统分析软件或基于大数据的分析平台定位于专业技术人员使用。但实际上大多数单位或企业的技术团队和业务团队是分离的。我们的智能建模技术可让传统业务人员轻松使用，咨询报告式的挖掘结果也非常便于用户从业务角度理解和解读。团队*了创新的系统架构及多项先进的数据挖掘技术，包括自动参数优化技术、流式计算任务调度技术、分布式资源监测与分配技术等，具有高智能型、高伸缩性、高可靠性。所有计算节点可以任意增减，不受地域限制。公有云平台、私有云平台、混合云平台、多服务商、异构都可作为计算集群的一部分。

对暖榕来说，关键的是，不断增强科技创新能力，提高为顾客更好的解决问题的能力。事实上，我们在项目初期就以关键算法为抓手，充分设计了系统架构的弹性，支持新算法新功能的无限扩展。算法是我们的关键能力，也是系统的关键组件。我们将发挥所长，以算法创新为抓手，以系统架构和功能实现为依托，以实际落地场景为指南，遵循既要创新又要有用的原则，不断开发先进、实用、高价值的算法软件产品及服务。科技竞争不进则退，行业发展日新月异。我们期待在已取得的成绩上，实现更多的技术创新和技术突破，为客户、为行业、也为国家数据挖掘行业的发展贡献自己的力量。落地模式重，对业务系统侵入深、实施难、成本高、投入产出比低？与业务系统解耦，开箱即用，完全无侵入。

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。 使用个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。制造业数据挖掘类型

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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、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。电商数据挖掘系统

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