工业数据挖掘潜在客户挖掘

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。使用时序预测引擎，帮您预测未来。工业数据挖掘潜在客户挖掘

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。网店数据挖掘报价基于RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。

大多数专业分析软件昂贵、复杂、投资巨大、业务侵入深、使用门槛高、只适合专业人士使用。还有很多基于大数据平台的产品，实 际上做得是统计、切片、汇总、展示、数据可视化、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅。而数据挖掘能力较强的平台或工具，不成本很高，而且需要操作者有很强的技术能力，一般业务人员很难用起来。我们的产品定位于轻量、云端、随用随取、贴合实际业务、产生价值。另外，我们系统的产出定位于小型的咨询报告，可以一定程度上替代分析团队或咨询公司，很大程度上降低用户的成本。

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。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。

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。自动生成干货满满的富媒体分析报告。新零售数据挖掘费用是多少

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医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理，挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果，每一项具体的过程都可能需要反复执行。 数据预处理 即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源，主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8]，在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选，可以降低误差，终形成便于挖掘的数据。 数据挖掘过程 经过特定的技术和运用决策树、粗糙集，甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估，得到有用的分析信息，为用户提供相应的辅助支持。 模式评估 也称数据分析，是从构建的数据库中发现有价值的信息，并对其进行判断以及合理预测，为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。 知识表示 即结果评价与展示，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化。工业数据挖掘潜在客户挖掘

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