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新型数据分析报表 创新服务 上海暖榕智能科技供应

信息介绍 / Information introduction

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关键算法库为我们自研的全自动优化算法。与其它算法不同,关键算法库的算法支持全自动建模,无需用户参与。算法在收到一个新任务后,会自动探测数据特征、任务类型、并自动加载优参数,然后进行建模,并将建模结果提交咨询报告渲染引擎渲染成一份咨询报告。我们的算法库智能化程度相当高,使用门槛非常低,即使用户完全不懂技术,也可以获得很好的数据挖掘结果。同时,算法库算法的精度和性能处于行业先进水平。例如,经实际验证,我们的时序预测算法比百度大脑(easyDL)快 8~10倍,精度高 3~4 倍。为每个客户定制个性化的产品推荐序列,提高成交率并优化客户体验。

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。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。RFM数据分析智能获客

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