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众所周知，所谓数据就是对事实的描述，比如你的身高，体重，籍贯等等。对这些数据的描述本身就是一种分析。举个例子：如果近在看房，每天关注成都二手房交易量。比如2023年2月27日成都二手房成交465套，这是描述性分析。如果你写过实证分析的论文，这是对数据的描述，比如我上面说的毕业论文，数据处理后会做描述性的统计分析。探索性数据分析，英文名是explorative Data Analysis，简称为EDA。我们所说的一般数据分析是探索性分析。个性化数据分析挖掘系统为业务优化、产业升级提供极速支持。

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、物超所值；无需部署、开箱即用、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。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，为这些客户提供定制化服务。

客户分群与评级：关注客群的内部结构，从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。关注客群的内部结构从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识你的客群。你是可能是一家电商、新媒体、连锁餐饮、游戏运营商…你来自于各行各业，且有很多的客户。你一定想更细致有效的管理客群。用层次和结构代替混沌：基于前沿的技术和丰富的经验，为你建立满足清晰性、直观性、层次性、业务解释性的客群体系。帮助你从结构化、聚群化和系统化的视角重新认识客群，为客户管理和分类营销指明方向。

简单的才是好用的：极简界面，极简操作。复杂的事情交给我们，耳目一新的见解即时奉上。

数据挖掘(DataMining)又称数据库的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabases，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。经济全球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。一目了然：图文并茂的报告，可直接打印并下载。通用数据分析组件

模块丰富包括销量预测、RFM客户价值分析、个性化推荐、商品组合与推荐、帕累托价值分析、客户转化分析等。经济数据分析潜在客户挖掘

数据分析是当今商业世界中重要的工具之一。它可以帮助企业了解其客户、市场趋势和竞争对手，从而制定更好的商业策略。数据分析可以帮助企业预测未来的趋势，发现潜在的机会和风险，并制定相应的应对措施。数据分析可以通过多种方式进行，包括统计分析、机器学习、数据挖掘和人工智能等。这些技术可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息，并将其转化为可操作的见解。在市场营销领域，数据分析可以帮助企业了解其目标客户的需求和偏好。通过分析客户的购买历史、搜索行为和社交媒体活动，企业可以了解客户的兴趣和偏好，并制定相应的营销策略。例如，企业可以根据客户的购买历史和搜索行为，向其推荐相关产品或服务，从而提高销售额和客户满意度。经济数据分析潜在客户挖掘

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