我们是一家算法与数据挖掘解决方案提供商,成立于2019年12月,RFM数据分析智能获客。 团队关键成员毕业于清华,RFM数据分析智能获客、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。我们致力于前沿数据和算法技术的研发落地,满足客户对业务增长、数据驱动、智能化及行业升级的需求。支持SaaS、私有部署、个性化定制、API调用等多种服务方式。 ? 触手可及的数据挖掘服务。“暖榕”云计算服务,RFM数据分析智能获客,让广大小微用户轻松享受到前沿大数据和AI技术带来的好处,为业务优化、预测、营销规划、行业升级提供支持。 ? 定制化部署的数据挖掘系统。个性化定制及私有部署,可为用户提供一揽子解决方案,以及数据挖掘系统的整体落地。实现业务需求、数据源、平台环境的深度融合,符合您对费用、效能、计算力和私密性的期望。使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。RFM数据分析智能获客
在广告或者特价优惠活动中,需要决定将一些资源投放给一些客户。而这些资源都是有成本的,如邮寄印制商品的目录的资金成本,或者一些负面效应(如使得用户取消邮通知订阅)。同时, 这些资源将会影响用户的决策,如促使他们更多地消费或者购买更高价值的产品。其目标是找到一组靠谱的候选客户,对他们投入资源后能够使得业绩大化。投入的资源可以是同质的(如所有参加的客户都得到同样的激励)也可以是个性化的。在后一种情况下,零售业者将对每个不同的客户提供不同的激励如不同产品的优惠券来大化总体的收益目标。自动数据分析报表工具互联网、云计算、AI算法、下一代IT技术深度融合。
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很多人会质疑餐饮行业数据分析挖掘的意义,比如数据从哪里来,分析后的数据有什么用,能带来利润的增加吗? 暖榕敏捷数据挖掘系统针对餐饮行业的特点,对多个模块进行大量的数据适配,例如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、帕累托分析器、RFM客户价值分析器、渠道转化分析器等,适合非常的餐饮行业场景。例如销量预测(含活动、新品、天气、节假日等因素分析)、菜品组合策略与加单推荐、重要和长尾菜品分析、重要和长尾顾客分析、个性化菜单推荐、客户分群营销策略(保持客户/价值客户/发展客户/挽留客户)等,可以使用很低的成本为餐厅进行专业咨询级智慧赋能快速:分布式计算引擎+自研高效调度技术,只需数分钟即可获得结果!
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。定制分析服务门槛和价格都很高?选择SaaS,不养团队、弹性成本!自媒体数据分析功能
使用RFM客户价值分析器,衡量客户价值和客户创造利益的能力。RFM数据分析智能获客
该问题典型的应用有推荐系统, 个性化搜索结果, 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用: 厂商赞助折扣可以归为这类问题,因为零售商对激励的成本不关心(由厂商覆盖这部分成本), 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域,如杂货店或者百货商店,因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益,因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度,如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的,可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像,因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像,就像根据客户购买来对客户画像。RFM数据分析智能获客
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