數(shù)據(jù)挖掘源于從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，簡(jiǎn)稱為KDD，這個(gè)概念先在1989年的第11屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上被提出。為了避免混淆，F(xiàn)ayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一個(gè)論文集中重新定義了KDD和數(shù)據(jù)挖掘的概念并進(jìn)行了區(qū)分。數(shù)據(jù)挖掘是在可接受的計(jì)算時(shí)間內(nèi)通過特定的算法生成特定模式的一個(gè)步驟。因此，在研究領(lǐng)域一般稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，而在工程領(lǐng)域被稱為數(shù)據(jù)挖掘。現(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展水平相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在70年代的水平，在理論和方法上需要更多的指導(dǎo)和支持，才能夠更的應(yīng)用到實(shí)際中。數(shù)據(jù)挖掘可以用于描述性的挖掘任務(wù)和預(yù)測(cè)性的挖掘任務(wù)。在很多情況下，用戶并不知道哪種模式是有趣的，因此需要探索多種不同的模式以找到自己感興趣的模式。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)該能夠發(fā)現(xiàn)各種粒度的模式，并允許用戶進(jìn)行指導(dǎo)或聚焦搜索有趣的模式。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。線上零售數(shù)據(jù)挖掘組件

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。在當(dāng)今信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，提高銷售額和利潤(rùn)率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個(gè)領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險(xiǎn)公司識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，提高投資收益。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘公司敏捷SaaS 讓廣大小微用戶輕松、便利、低成本的享受前沿大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)帶來(lái)的好處。

客戶分群與評(píng)級(jí)：關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運(yùn)營(yíng)商…你來(lái)自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細(xì)致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌：基于前沿的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗(yàn)，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務(wù)解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識(shí)客群，為客戶管理和分類營(yíng)銷指明方向。

描述性的，無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式并進(jìn)行分類。描述性分析是一個(gè)無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法沒有參考指標(biāo)，需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷數(shù)據(jù)分類是否正確。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)耗時(shí)長(zhǎng)，對(duì)建模者的專業(yè)素質(zhì)要求較高。在數(shù)據(jù)挖掘建模中，定義標(biāo)簽是主題視角。比如營(yíng)銷預(yù)測(cè)模型中客戶是否回復(fù)，是建模者自己設(shè)定的規(guī)則。這個(gè)規(guī)則可能是在收到營(yíng)銷消息后的三天內(nèi)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)并生成訂單。用于零售、餐飲、電商、互聯(lián)網(wǎng)的智能數(shù)據(jù)分析建模工具。

組合與推薦引擎：您來(lái)自零售、餐飲、電商或服務(wù)業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點(diǎn)了一些東西或把商品加到購(gòu)物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，對(duì)高達(dá)50000個(gè)訂單和5000個(gè)商品進(jìn)行分析計(jì)算，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品，探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。您從事餐飲、零售、電商、服務(wù)...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站上引流，或者讓用戶買起來(lái)更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個(gè)好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點(diǎn)了杯豆?jié){，您覺得他應(yīng)該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細(xì)，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——組合推薦引擎”，迅速建立產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，讓你從組合的視角重新認(rèn)識(shí)你的產(chǎn)品。使用非常簡(jiǎn)單，拖拖拽拽就能搞定！ 智能化自動(dòng)建模，無(wú)需懂技術(shù)。帕累托數(shù)據(jù)挖掘銷售

數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù)，可以幫助企業(yè)做出更明智的決策。線上零售數(shù)據(jù)挖掘組件

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