RFM数据分析常见问题

关键算法库为我们自研的全自动优化算法。与其它算法不同，关键算法库的算法支持全自动建模，无需用户参与。算法在收到一个新任务后，会自动探测数据特征、任务类型、并自动加载优参数，然后进行建模，并将建模结果提交咨询报告渲染引擎渲染成一份咨询报告。我们的算法库智能化程度相当高，使用门槛非常低，即使用户完全不懂技术，也可以获得很好的数据挖掘结果。同时，算法库算法的精度和性能处于行业先进水平。例如，经实际验证，我们的时序预测算法比百度大脑（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。通过预先获知客户的营销成功概率，优化营销策略，提高准确度并降低成本。RFM数据分析常见问题

智能拟合引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。只需片刻，即可处理多达200万条数据，并将图文并茂的报告呈现眼前。寻找各种因素与目标值之间的关系，并预测未知。无论您来自什么领域，营销、制造、贸易、服务、物流、研发...您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，在某些因素下的值是多少？ 哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，开始洞察。您无需了解技术，基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——智能拟合引擎”，我们不帮您用简单的方式对各种因素进行拟合，还帮您测算不同因素的影响程度。即使您的数据中混杂有数据、文本、还是时间，抑或您的数据中有很多缺失值，放心，我们一并帮您处理！线上零售数据分析工程师自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度。

很多人会质疑餐饮行业数据分析挖掘的意义，比如数据从哪里来，分析后的数据有什么用，能带来利润的增加吗？ 暖榕敏捷数据挖掘系统针对餐饮行业的特点，对多个模块进行大量的数据适配，例如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、帕累托分析器、RFM客户价值分析器、渠道转化分析器等，适合非常的餐饮行业场景。例如销量预测（含活动、新品、天气、节假日等因素分析）、菜品组合策略与加单推荐、重要和长尾菜品分析、重要和长尾顾客分析、个性化菜单推荐、客户分群营销策略（保持客户/价值客户/发展客户/挽留客户）等，可以使用很低的成本为餐厅进行专业咨询级智慧赋能

数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济全球化和互联网技术的发展，使得各个行业的数据以“”式的速度增长，传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作，对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有价值的信息呢？我们陷入了“被信息所淹没，却饥渴于知识”的困境，数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。 使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。

工业涉及的环节很多，每个环节都需要采用不同类型和数量的软件系统和硬件设备。这些软硬件资源在运行过程中产生了海量数据。利用暖榕敏捷数据挖掘系统，可以有效提高工业大数据的分析挖掘能力，从海量数据资源中发现潜在的有价值的信息，提高工业生产决策的准确性，进一步提高工业生产效率。基于暖榕敏捷数据挖掘系统的工业大数据挖掘，可以构建设备故障诊断、设备性能评估、能耗预测、流程优化、产品质量分析、归因分析、产品价值分析等多个方向的解决方案，从而推动工业大数据挖掘走向实用化和普遍化。除此之外，暖榕敏捷数据挖掘系统的低门槛使用特性、弹性计算特性、可私有化部署特性等，可满足不同用户的个性化要求（如数据合规、与原系统融合等），更好的为工业客户服务。使用帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。咨询数据分析方法

一目了然：图文并茂的报告，可直接打印并下载。RFM数据分析常见问题

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