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。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。新型数据挖掘报价
目前,传感器、多媒体、数据库和无线网络技术得到了迅速发展和普及,并应用于工业生产中。由此,工业生产监控系统、工业设备维护系统、工业生产过程处理系统等。这些自动化系统在运行中积累了大量的数据资源。为了提高数据资源的利用效果,发现数据中潜在的有价值的信息,迫切需要引入大数据挖掘技术,包括K-means算法、BP神经网络、遗传算法、关联规则等,从而提高工业大数据挖掘的分析能力,建立先进的数据挖掘模式,拥有强大的应用环境。互联网数据挖掘公司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。
传统分析软件或基于大数据的分析平台定位于专业技术人员使用。但实际上大多数单位或企业的技术团队和业务团队是分离的。我们的智能建模技术可让传统业务人员轻松使用,咨询报告式的挖掘结果也非常便于用户从业务角度理解和解读。团队自主研发了创新的系统架构及多项先进的数据挖掘技术,包括自动参数优化技术、流式计算任务调度技术、分布式资源监测与分配技术等,具有高智能型、高伸缩性、高可靠性。所有计算节点可以任意增减,不受地域限制。公有云平台、私有云平台、混合云平台、多服务商、异构都可作为计算集群的一部分。
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。一目了然:图文并茂的报告,可直接打印并下载。
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。绝大多数分析工具界面复杂、术语晦涩、操作繁琐,十分难用?页面友好、全模块化、一目了然。帕累托数据挖掘智能获客
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