銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分析方法

SaaS。用戶(hù)只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶(hù)或傳統(tǒng)行業(yè)用戶(hù)：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無(wú)需部署、開(kāi)箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門(mén)檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動(dòng)。對(duì)于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過(guò)新媒體推廣、線(xiàn)上引流、電話(huà)或郵件營(yíng)銷(xiāo)等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過(guò)公開(kāi)課和講解實(shí)際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營(yíng)銷(xiāo)和維護(hù)手段，提高試用率、購(gòu)買(mǎi)率和復(fù)購(gòu)率，并不斷增加市場(chǎng)占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類(lèi)客戶(hù)：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶(hù)；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無(wú)法脫離本地環(huán)境的客戶(hù)；或數(shù)據(jù)量非常大，無(wú)法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶(hù)。除此之外，我們還將提供定制服務(wù)開(kāi)發(fā)。此服務(wù)方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿(mǎn)足要求，需要專(zhuān)門(mén)建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項(xiàng)目。服務(wù)對(duì)象一般為高凈值客戶(hù)或重點(diǎn)客戶(hù)，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，為這些客戶(hù)提供定制化服務(wù)。使用潛客識(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷(xiāo)成功率。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分析方法

響應(yīng)建模被的應(yīng)用在營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)關(guān)系管理上： 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價(jià)，需要識(shí)別出客戶(hù)對(duì)這些激勵(lì)的反應(yīng)。 有這對(duì)性的郵件促銷(xiāo)、活動(dòng)和贈(zèng)品（如 4S 店提供的太陽(yáng)眼鏡）通常需要識(shí)別出優(yōu)價(jià)值的客戶(hù)來(lái)降低營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用。 客戶(hù)挽留計(jì)劃需要識(shí)別出那些可能會(huì)離開(kāi)但可以通過(guò)激勵(lì)來(lái)改變主意的客戶(hù)。例如，電商可以向那些放棄購(gòu)物車(chē)或者離開(kāi)搜索會(huì)話(huà)的客戶(hù)發(fā)送特價(jià)優(yōu)惠。 在線(xiàn)目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶(hù)對(duì)某些商品的的喜好來(lái)重新調(diào)整。 響應(yīng)建模幫助優(yōu)化了電郵促銷(xiāo)來(lái)避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會(huì)讓客戶(hù)取消郵件訂閱。零售數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品落地模式重，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實(shí)施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開(kāi)箱即用，完全無(wú)侵入。

目前，自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)被引入到工業(yè)設(shè)計(jì)、制造等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的運(yùn)行積累了海量的數(shù)據(jù)資源。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值、有用的信息，幫助工業(yè)生產(chǎn)做出正確決策，已經(jīng)成為許多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，可以為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘提供契機(jī)。大數(shù)據(jù)挖掘可以利用相關(guān)算法發(fā)現(xiàn)隱藏的數(shù)據(jù)知識(shí)，其功能主要包括關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)預(yù)測(cè)、偏差檢測(cè)等。 相關(guān)性分析。工業(yè)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來(lái)自設(shè)計(jì)、制造、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，涉及各類(lèi)軟硬件設(shè)備。這些數(shù)據(jù)信息資源具有很大的相關(guān)性，如簡(jiǎn)單相關(guān)性、時(shí)間序列相關(guān)性、設(shè)備-軟件相關(guān)性、日志操作相關(guān)性等。

醫(yī)學(xué)作為一個(gè)專(zhuān)業(yè)、復(fù)雜的學(xué)科，需要處理各種各樣的數(shù)據(jù)，如文本、數(shù)值、圖表、圖像等等?，F(xiàn)在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔(dān)著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學(xué)術(shù)交流、發(fā)表論文、評(píng)職稱(chēng)等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務(wù)工作者由于技能背景所險(xiǎn)，往往不具備深度數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間和能力。 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包含了時(shí)序預(yù)測(cè)模塊（時(shí)序預(yù)測(cè)引擎）、關(guān)聯(lián)分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類(lèi)診斷模塊（個(gè)性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識(shí)別引擎）、歸因分析模塊（線(xiàn)性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫(yī)務(wù)工作者方便快捷地進(jìn)行高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析和挖掘，數(shù)分鐘既出結(jié)果。讓廣大醫(yī)務(wù)工作者在科研和論文上擺脫愁?lèi)灪蛪毫?，如虎添翼，順暢自如。?shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。

電商平臺(tái)為我們提供了大量的數(shù)據(jù)，以及消費(fèi)者的反饋數(shù)據(jù)，從電商平臺(tái)入手我們能夠同時(shí)了解到市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者，考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶(hù)群體的豐富性，我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項(xiàng)目中同時(shí)涉及到市場(chǎng)，產(chǎn)品和消費(fèi)者，所以我們的思路是同時(shí)獲取到淘寶電商平臺(tái)上手機(jī)的數(shù)據(jù)以及評(píng)論數(shù)據(jù)，然后通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，從評(píng)論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶(hù)特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而建立起市場(chǎng)、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者直接的聯(lián)系，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為我們幫助客戶(hù)制定品牌、產(chǎn)品以及價(jià)格策略提供依據(jù)。使用帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。零售數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品

了解潛在客戶(hù)在各營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分析方法

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項(xiàng)具體的過(guò)程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清洗又是數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎(chǔ)上對(duì)空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 經(jīng)過(guò)特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹(shù)、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評(píng)估，得到有用的分析信息，為用戶(hù)提供相應(yīng)的輔助支持。 模式評(píng)估 也稱(chēng)數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行判斷以及合理預(yù)測(cè)，為用戶(hù)做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過(guò)程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的挖掘工具。 知識(shí)表示 即結(jié)果評(píng)價(jià)與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識(shí)具體化、形象化。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分析方法

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