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数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，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**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**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。 咨询数据挖掘品牌排行榜弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！

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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。优化推广和客户维护策略。

但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队，但效果往往不够理想。除技术因素外，通常还有以下两个原因：业务和数据形态千差万别。且不说不**业，即使同一连锁店的不同门店，情况也各不相同，外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节，而造成偏差；销量预测是时序预测，而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比，外推预测是根据历史预测未来，不确定性较大。即便如此，大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力，在市场竞争或转型升级时都颇为被动。掌握营销转化的细节，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。在线数据挖掘组合与推荐

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利用数码、电脑进行流水作业是当下数码、电脑的主流生产模式，面对招工、成本以及效率等问题， 数码、电脑企业必须借助科技来武装自己，提高企业的重点竞争力，加快转变生产模式。相信大家都知道，目前手机虽然具备一定的远摄能力，但是因为镜头尺寸的问题，长焦端的画质衰减是比较明显的，而且在从广角到长焦端的拍摄中，中间焦段并不是光学变焦而是数码合成，而暖榕敏捷数据挖掘系统，数据分析SaaS工具，数据挖掘解决方案，效果自然较好。目前行业中已有企业将数码、电脑的相关技术运用到生产线管理领域，改写了**现行生产线不能同时生产小批量、多品种、各类复杂的历史，解决了数码、电脑行业从**到后端等各工序在生产过程中管理的“瓶颈”。未来，服务型还将会有较大的发展空间，个性化的直复营销会成为一种发展主流。因此，不少企业依旧会有很好的发展形势，但只要这些企业尽力通过自己的服务，展现出差异化的内容，一定会赢得越来越多消费者的青睐。电商数据挖掘功能

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团队主要成员毕业于清华、上海交大、哈工大等名校，曾供职于阿里巴巴、蚂蚁金服、国家信息中心、中国电信、中国移动研究院等公司。
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