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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。
基于暖榕云计算平台,我们对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素,具体包括时间、影响因素(天气、温度、促销活动、是否暑假、是否寒假等)和历史销量。此处,“回测个数”(用于对历史数据进行回测)和“预测个数”(预测未来的个数)均设为1000,“是否取对数变换”和“是否考虑假日”均设为“自动”,“是否考虑周”设为“是”,并将所有的节假日都纳入考察范围:设置任务参数,稍顷,任务完成强大,快捷,零门槛。没有纷乱的按钮,没有繁琐的步骤,没有复杂的设置,小白级操作。
但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队,但效果往往不够理想。除技术因素外,通常还有以下两个原因:业务和数据形态千差万别。且不说不同行业,即使同一连锁店的不同门店,情况也各不相同,外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节,而造成偏差;销量预测是时序预测,而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比,外推预测是根据历史预测未来,不确定性更大。即便如此,大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力,在市场竞争或转型升级时都颇为被动。挖掘不同因素之间的关联性和耦合性。自媒体数据挖掘工程师
丰富的行业经验,更理解需求,支持个性化定制。金融数据挖掘系统
在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的,甚至可以说,在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的,因为观察到的收益提升可能与市场趋势,竞争对手的行动,顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题,这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战,而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此,在过去的十年中,主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段,它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。金融数据挖掘系统
上海暖榕智能科技有限责任公司是我国暖榕敏捷数据挖掘系统,数据分析SaaS工具,数据挖掘解决方案专业化较早的有限责任公司之一,暖榕智能是我国数码、电脑技术的研究和标准制定的重要参与者和贡献者。暖榕智能致力于构建数码、电脑自主创新的竞争力,产品已销往多个国家和地区,被国内外众多企业和客户所认可。