項目經(jīng)驗(yàn) 工業(yè)及制造業(yè)： ? 神華集團(tuán)黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)（總 裝備部） ? 美國密歇根大學(xué)智能維護(hù)中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應(yīng)用智能實(shí)驗(yàn)室搬運(yùn)機(jī)械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團(tuán)汽輪機(jī)葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預(yù)測 ? 新奧集團(tuán)?；愤\(yùn)輸路線優(yōu)化與用時預(yù)測 市政： ? 上海市人口區(qū)域洞察（上海統(tǒng)計局） ? 上海浦東公安報案報警預(yù)測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機(jī)預(yù)警及欠費(fèi)預(yù)測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點(diǎn)追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業(yè)務(wù)（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達(dá)金融集團(tuán)智能投顧系統(tǒng) ? 萬達(dá)金融集團(tuán)量化交易系統(tǒng) ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風(fēng)險識別使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。個性化數(shù)據(jù)分析功能

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隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲技術(shù) 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識。然而數(shù)據(jù)的“式”增長，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來。 從技術(shù)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計學(xué)(statistics)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫等多種學(xué)科的理論，方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用。

很多人會質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義，比如數(shù)據(jù)從哪里來，分析后的數(shù)據(jù)有什么用，能帶來利潤的增加嗎？ 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對餐飲行業(yè)的特點(diǎn)，對多個模塊進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)適配，例如時序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，適合非常的餐飲行業(yè)場景。例如銷量預(yù)測（含活動、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略（保持客戶/價值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進(jìn)行專業(yè)咨詢級智慧賦能百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。

如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時代已經(jīng)過去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統(tǒng)計大量的數(shù)據(jù),很多時候都需要加班加點(diǎn)完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計這一項工作就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超負(fù)荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數(shù)字機(jī)器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。北京數(shù)據(jù)分析協(xié)會

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零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應(yīng)用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細(xì)粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設(shè)置不同的價格。個性化數(shù)據(jù)分析功能

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