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工业涉及的环节很多,每个环节都需要采用不同类型和数量的软件系统和硬件设备。这些软硬件资源在运行过程中产生了海量数据。利用暖榕敏捷数据挖掘系统,可以有效提高工业大数据的分析挖掘能力,从海量数据资源中发现潜在的有**的信息,提高工业生产决策的准确性,进一步提高工业生产效率。基于暖榕敏捷数据挖掘系统的工业大数据挖掘,可以构建设备故障诊断、设备性能评估、能耗预测、流程优化、产品质量分析、归因分析、产品**分析等多个方向的解决方案,从而推动工业大数据挖掘走向实用化和普遍化。除此之外,暖榕敏捷数据挖掘系统的低门槛使用特性、弹性计算特性、可私有化部署特性等,可满足不同用户的个性化要求(如数据合规、与原系统融合等),较好的为工业客户服务。时间序列数据挖掘预测基于RFM客户**分析器,衡量客户**和客户创造利益的能力。
计算引擎为我们自研的异构多云计算集群。基于该项技术,多个不同的云服务,如阿里云、华为云、腾讯云、aws、用户私有云等,可以构成为一个统一的虚拟计算集群,云中所有资源通过共享资源调度器进行统一管理,并使用加密渠道进行通信。该技术较传统云计算技术较灵活,可充分调用不同网络环境下的计算资源。 数据对象存储为共享文件存储区。用户的基础数据,原始数据文件、结果数据文件、任务参数、咨询报告等均可存储于其中。为保证用户数据安全,所有内容均加密存储,并将定期清理。
销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测,此处重点论述老店/老品销量预测(下文销量预测均为老店/老品销量预测) 为什么要预测销量?销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。业内的朋友一定深有感触:由于产品及原料存在保质期,若储备不足,会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验;若储备过量卖不掉,又会过期浪费,白白扔钱。实际上,无论生鲜/餐饮,还是其它实体行业、服务业、电商等,销量(客流量、销售额...)预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企,小至门店地摊,销售是业务出口,上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。基于个性化推荐引擎,帮您为顾客推荐正确的商品。
组合与推荐引擎:您来自零售、餐饮、电商或服务业;您想把单品搭配成套餐,或想在顾客点了一些东西或把商品加到购物车后,再向他推荐一些别的。使用组合与推荐引擎,帮您深度挖掘商品的内部关系!只需片刻,即可处理多达200万条数据,对高达50000个订单和5000个商品进行分析计算,并将图文并茂的报告呈现眼前。从组合的角度重新发现你的商品,探索商品之间的内部联系。 您从事餐饮、零售、电商、服务...(比如您是一家快餐店店主),您想把一些单品搭配成组合或套餐放到团购网站上引流,或者让用户买起来较方便...(比如您将豆浆和南瓜饼拼在一起,并起了个好听的名字叫“早餐**值6元享”),或者,您只是想在客户买了一些东西后,再给他推荐一些别的...(比如您的顾客点了杯豆浆,您觉得他应该还需要一份小笼包)。用所见即所知代替困惑:只需上传一份订单明细,剩下的就交给我们吧!基于“暖榕敏捷数据挖掘系统——组合推荐引擎”,迅速建立产品之间的关联性,让你从组合的视角重新认识你的产品。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。销量数据挖掘销售
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随着数据采集技术和存储技术 的发展,企业建立了庞大的数据库和数据仓库,积累了大量的数据,利用这些数据辅助企业正确决策,已经成为商界的共识。然而数据的“式”增长,让一般的数据分析技术望而却步,数据挖掘便在此背景下迅速发展起来。 从技术的角度看,数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中,提取潜在有用的信息和知识的过程。从商业的角度看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型处理,从中提取出辅助商业决策的关键性知识,即发现数据中的相关商业模式。 数据挖掘融合了人工智能(artificial intelligence)、统计学(statistics)、机器学习(machinelearning)、模式识别(pattern recognition)和数据库等多种学科的理论,方法和技术。目前在金融服务机构、零售商、金融服务机构、制造业、电信公司、保险公司、医疗业、航空业、**等各个领域中**了的应用。在线数据挖掘
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