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数据分析是指运用适当的统计分析技术，对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息，得出结论，对数据进行详细探索和总结的过程。该过程也是质量管理体系的一个子过程。从实际的角度来看，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。数据分析的数学基础建立于20 世纪初，但直到计算机的出现才使实际工作成为可能，数据分析才得以普及。数据分析是数学和计算机科学相结合的产物。在统计学领域，有人将数据分析分为描述性统计分析、探索性数据分析、验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于发现数据中的新特征，而验证性数据分析侧重于确认。

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，或者让用户买起来更方便...（比如您将豆浆和南瓜饼拼在一起，并起了个好听的名字叫“早餐超值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。落地模式重，对业务系统侵入深、实施难、成本高、投入产出比低？与业务系统解耦，开箱即用，完全无侵入。

金融风控是金融行业中非常重要的一环，而数据分析则可以帮助金融机构更好地进行风险控制。通过数据分析，金融机构可以了解客户的信用风险、风险和市场风险等情况，从而制定更加有效的风险控制策略。首先，数据分析可以帮助金融机构了解客户信用风险。通过对客户的信用记录和财务状况的分析，金融机构可以了解客户的信用状况和偿还能力，从而制定更加的政策，降低信用风险。其次，数据分析可以帮助金融机构了解风险。通过对客户行为和交易记录的分析，金融机构可以了解客户的风险和交易异常情况，从而及时发现和防范行为，保护客户和机构的利益。，数据分析可以帮助金融机构了解市场风险。通过对市场数据和趋势的分析，金融机构可以了解市场的波动和变化，从而及时调整投资策略，降低市场风险。综上所述，数据分析在金融风控中的应用非常，可以帮助金融机构更好地进行风险控制，降低信用风险、风险和市场风险。前沿技术和优秀人才，保证技术先进性。传统零售数据分析SaaS

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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。传统零售数据分析

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