个性化数据挖掘组合与推荐 推荐咨询 上海暖榕智能科技供应

SaaS。用户只要上网即可使用。我们的 SaaS 非常适合中小微用户或传统行业用户：成本低廉、弹服务、物**所值；*部署、开箱即用，个性化数据挖掘组合与推荐、挖掘数据价值；与现有系统解耦、很低门槛、Excel 或 csv 即可驱动。对于 SaaS 的潜在客群，我们一方面将通过新媒体推广、线上引流、电话或邮件营销等方式进行推广，一方面将通过公开课和讲解实际案例的形式增加度和影响力。除此以外，我们还将采取有效的营销和维护手段，提高试用率、购买率和复购率，并不断增加市场占有率。部署或私有部署。此服务方式适合以下三类客户：希望独占计算引擎、平台或存储空间的客户；或对合规要求严格，数据无法脱离本地环境的客户；或数据量非常大，无法直接使用 SaaS，只能本地部署的客户。除此之外，我们还将提供定制服务开发。此服务方式适合 SaaS 或现有产品不能满足要求，需要专门建立模型或实现特定功能的项目，个性化数据挖掘组合与推荐。服务对象一般为高净值客户或重点客户，我们将发挥技术和人才优势，个性化数据挖掘组合与推荐，为这些客户提供定制化服务。挖掘不同因素之间的关联性和耦合性。个性化数据挖掘组合与推荐

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，任务完成咨询数据挖掘常见问题即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。

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。

某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她**探索过的产品中对其进行引导。**数据挖掘，数分钟即出结果。

为什么选择暖榕？丰富的数据接入。 对于SaaS服务，您只需将电子表格或文本文件加载并上传。对于本地部署，支持数据库接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服务器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；简单的操作。基于先进的自动处理技术，屏蔽掉繁琐的算法细节。您*任何算法或IT知识，只需简单调整几个参数，即可获得优良的挖掘结果。这意味着更低的使用门槛和更少的人工干预，让您更专注于业务本身的价值；所见即所知。执行因果关系检验、影响因素分析、相关性检验、趋势预测、误差分析、拟合优度检验、蒙特卡罗仿真等步骤*，并以业务的眼光和易于理解的方式展现。 从便捷的SaaS到专有计算系统。 您可以根据业务需要，选择适合的服务方式：如果您希望灵活付费并立即获得见解：请使用SaaS版云计算引擎；如果云计算引擎不能有效处理您的数据：请与我们联系，我们将为您提供个性化的解决方案；如果您的数据量非常大，或希望使用一组引擎：请与我们联系进行引擎开发和部署；如果您有特殊功能需要实现，或要满足严格的数据合规：请与我们联系进行本地部署。很多报表工具只能统计、聚合、切片、下钻、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅，无法应对深度需求。线上零售数据挖掘师

使用RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。个性化数据挖掘组合与推荐

如今,通过数据挖掘获取流量是电商集体共识。近年来,电商规模不断扩大,网购流量达到**峰,人口红利逐渐消失,从前做电商就能收益的时代已经过去,现在电商想要在行业**一席之地,首先要解决的就是获取流量难、流量贵的问题。电商通过数据挖掘,可以找到产品的属性特征和用户特征,从而建立起市场、产品和消费者三者之间的联系,从而做出具有针对性的营销方案和决策。直播是电商获取流量的渠道,因此这两年直播也成为了电商发展的新风口,易观分析发布的《电商行业洞察2021H1》显示,2018年到2020年,我国的直播电商交易规模从1400亿增至1.06万亿,年增速分别为183%、161%。在一场直播中,会产生大量的数据,数据是撬动流量的关键,挖掘并利用好这些数据,则很容易**市场高地。在数据挖掘的过程中,很多电商都感到力不从心,员工要跨平台统计大量的数据,很多时候都需要加班加点完成,到了618、**这样的购物狂欢节,是数据统计这一项工作就远远**负荷。因此,越来越多电商开始部署壹沓科技数字机器人,助力其更高效准确地挖掘数据额,释放直播人员劳动力,提高GMV。个性化数据挖掘组合与推荐

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