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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

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。基于线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。

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