网店数据挖掘公司

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SaaS。用户只要上网即可使用。我们的 SaaS 非常适合中小微用户或传统行业用户：成本低廉、弹服务、物超所值；无需部署、开箱即用、挖掘数据价值；与现有系统解耦、很低门槛、Excel 或 csv 即可驱动。对于 SaaS 的潜在客群，我们一方面将通过新媒体推广、线上引流、电话或邮件营销等方式进行推广，一方面将通过公开课和讲解实际案例的形式增加度和影响力。除此以外，我们还将采取有效的营销和维护手段，提高试用率、购买率和复购率，并不断增加市场占有率。部署或私有部署。此服务方式适合以下三类客户：希望独占计算引擎、平台或存储空间的客户；或对合规要求严格，数据无法脱离本地环境的客户；或数据量非常大，无法直接使用 SaaS，只能本地部署的客户。除此之外，我们还将提供定制服务开发。此服务方式适合 SaaS 或现有产品不能满足要求，需要专门建立模型或实现特定功能的项目。服务对象一般为高净值客户或重点客户，我们将发挥技术和人才优势，为这些客户提供定制化服务。线上零售数据挖掘销售使用组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！

计算引擎为我们自研的异构多云计算集群。基于该项技术，多个不同的云服务，如阿里云、华为云、腾讯云、aws、用户私有云等，可以构成为一个统一的虚拟计算集群，云中所有资源通过共享资源调度器进行统一管理，并使用加密渠道进行通信。该技术较传统云计算技术更灵活，可充分调用不同网络环境下的计算资源。 数据对象存储为共享文件存储区。用户的基础数据，原始数据文件、结果数据文件、任务参数、咨询报告等均可存储于其中。为保证用户数据安全，所有内容均加密存储，并将定期清理。

某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。掌握营销转化的细节，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。

大多数专业分析软件昂贵、复杂、投资巨大、业务侵入深、使用门槛高、只适合专业人士使用。还有很多基于大数据平台的产品，实 际上做得是统计、切片、汇总、展示、数据可视化、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅。而数据挖掘能力较强的平台或工具，不成本很高，而且需要操作者有很强的技术能力，一般业务人员很难用起来。我们的产品定位于轻量、云端、随用随取、贴合实际业务、产生价值。另外，我们系统的产出定位于小型的咨询报告，可以一定程度上替代分析团队或咨询公司，很大程度上降低用户的成本。基于线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。咨询数据挖掘系统

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。网店数据挖掘公司

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。 团队关键成员毕业于清华、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，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。网店数据挖掘公司

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