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帕累托價(jià)值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。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)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。停止猜想，開(kāi)始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價(jià)值分析器：?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價(jià)值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對(duì)一個(gè)因素分析，也可兩因素交叉分析?基于數(shù)據(jù)可視化，查看不同因素的貢獻(xiàn)度。在線數(shù)據(jù)挖掘大屏使用帕累托價(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)。

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。

為什么需要個(gè)性化推薦？科技進(jìn)步帶來(lái)的是更大程度地提高效率和生產(chǎn)力已經(jīng)是無(wú)可爭(zhēng)辯的事實(shí)。隨著時(shí)代變遷的廣告業(yè)，從廣播、電視業(yè)廣告的輝煌，到互聯(lián)網(wǎng)門戶時(shí)代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的推薦位廣告，隨著人們的數(shù)據(jù)可被記錄并且計(jì)算，也隨之產(chǎn)生了計(jì)算廣告學(xué)這門新興學(xué)科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細(xì)地捕捉到用戶的需求，并且呈現(xiàn)給用戶更加恰當(dāng)?shù)膹V告，給互聯(lián)網(wǎng)公司帶來(lái)了巨額的廣告收入，這中間推薦系統(tǒng)功不可沒(méi)。早期的門戶網(wǎng)站充斥著banner廣告,并沒(méi)有精細(xì)觸達(dá)用戶電商的推薦系統(tǒng)則幫助電商網(wǎng)站**提高銷售額，亞馬遜通過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年，推薦算法能夠?yàn)镹etflix節(jié)省每年10億美元。讓其中的冷門內(nèi)容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴基于用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)——利用個(gè)性化推薦，相比簡(jiǎn)單展示**受歡迎清單，觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品更是基于內(nèi)容推薦的個(gè)性化推薦收獲了大量用戶的注意力。今日頭條、一點(diǎn)資訊，或是百度的feed流產(chǎn)品，已經(jīng)成為了除了微信之外的“時(shí)間”。讓用戶愿意沉浸其中的原因，除了產(chǎn)品內(nèi)容本身的建設(shè)，也有來(lái)自于個(gè)性化推薦的重要力量。相比自建團(tuán)隊(duì)，成本與時(shí)間均大降低，效率指數(shù)級(jí)提高！

個(gè)性化推薦引擎：您有許多商品或服務(wù)在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進(jìn)銷售和提高用戶體驗(yàn)。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達(dá)100萬(wàn)條用戶行為和20萬(wàn)條用戶屬性，對(duì)多達(dá)20萬(wàn)個(gè)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗(yàn)，促進(jìn)您的銷量。無(wú)論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書、線上服務(wù)，您一定很想知道，您的顧客對(duì)哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準(zhǔn)的為顧客推薦呢？停止揣測(cè)，開(kāi)始探究。不需要懂技術(shù)，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個(gè)性化推薦引擎”，用低成本為您的每個(gè)客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營(yíng)收并改善用戶體驗(yàn)?；跁r(shí)序預(yù)測(cè)引擎，幫您預(yù)測(cè)未來(lái)。在線數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

建立一個(gè)洞察，只需三步? 智能化定參和優(yōu)化，無(wú)需懂技術(shù)? 流式計(jì)算集群，結(jié)果立等可取?。線上數(shù)據(jù)挖掘方法

某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來(lái)給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說(shuō)的是，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳?；趦?nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個(gè)性化推薦一般會(huì)有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦，和基于用戶行為的個(gè)性化推薦?；谟脩粜袨榈耐扑]，會(huì)有基于物品的協(xié)同過(guò)濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過(guò)濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初，沒(méi)有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個(gè)時(shí)候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法。基于內(nèi)容的推薦一般來(lái)說(shuō)，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會(huì)在產(chǎn)品初期打造階段引入專家的知識(shí)來(lái)建立起商品的信息知識(shí)庫(kù)，建立商品之間的相關(guān)度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù)；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過(guò)程中，只需要利用用戶當(dāng)時(shí)的上下文情況：例如用戶正在看一個(gè)20萬(wàn)左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來(lái)找到另外幾輛與這輛車相似的車來(lái)推薦給用戶。一般來(lái)說(shuō)。線上數(shù)據(jù)挖掘方法