项目经验 工业及制造业: • 神华集团黑岱沟露天煤矿设备健康状态智能评估系统 • 黑龙江某部边防巡逻艇柴油机状态监测与故障诊断系统(总 装备部) • 美国密歇根大学智能维护中心刀具全生命周期分析 • 哈工大应用智能实验室搬运机械手状态监测与故障诊断系统 • 哈电集团汽轮机叶片性能监测与剩余寿命预测 • 新奥集团危化品运输路线优化与用时预测 市政: • 上海市人口区域洞察(上海统计局) • 上海浦东公安报案报警预测分析(上海公安浦东分局) • 上海电信用户停机预警及欠费预测模型(上海电信账户中心) • 上海12345市民热线工单自动分类及热点追踪(上海市民热线) • 上海电信增值业务(流量包、语音包、假日包)潜在客户挖掘 金融: • 淘宝店铺反洗钱行为挖掘 • 万达金融集团智能投顾系统 • 万达金融集团量化交易系统 • 快钱(快易花)潜在用户挖掘 • 快钱(快易花)用户评级与风险识别基于个性化推荐引擎,帮您为顾客推荐正确的商品。零售数据挖掘收费
该问题典型的应用有推荐系统, 个性化搜索结果, 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用: 厂商赞助折扣可以归为这类问题,因为零售商对激励的成本不关心(由厂商覆盖这部分成本), 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域,如杂货店或者百货商店,因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益,因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度,如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的,可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像,因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像,就像根据客户购买来对客户画像。电商数据挖掘智能基于组合与推荐引擎,帮您深度挖掘商品的内部关系!
随着传感器、移动通信等技术的飞速发展,工业生产正朝着更高密度、更高效率的综合信息运作模式发展。许多先进的计算机系统被引入,这些系统的运行产生了海量的数据和信息资源,导致人们无法继续使用传统的生产模式。必须从各个方面和出发点进行有效的研发,引入大数据挖掘和分析技术,普遍实现工业生产的科学管理和生产设备的有效控制。目前,工业大数据挖掘与分析技术包括多种技术,常用的有K-means、BP神经网络、遗传算法和贝叶斯理论等,可以从海量交通数据中发现潜在的有价值的信息,并利用这些信息指导和创新工业生产管理模式,构建大数据挖掘系统。
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等,这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。简单的才是好用的:极简界面,极简操作。复杂的事情交给我们,耳目一新的见解即时奉上。
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零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题,如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。全渠道零售,即在所有线上和线下渠道整合营销、客户关系管理,以及库存管理的崛起产生了大量的关联数据,增强了数据驱动型决策的重要性和能力。尽管已经有许多关于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的书,如 但绝大多数书的结构更像是数据科学家手册,专注在算法和方法论,并且假设人的决策是处于将分析结果到业务执行上的中心位置。在这篇文章中我们试图采用更加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如何使得决策更加自动化。在这篇文章里, 我们将描述一个假想的收入管理平台,这一平台基于零售商的数据并控制零售策略的很多方面,如价格、营销和仓储。零售数据挖掘收费
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