预知未来,对于现在有?#35009;?#26679;的帮助?

不会算法代码也能挖

算法是数据挖掘中必不可少的,这个门槛让很多人对数据挖掘望而却步。而帆软已经对算法进行封装了,让不会写算法的人也能进行数据挖掘

内置5类算法

集成了时间序列预测、分类、回归、聚类、关联规则5类常见数据挖掘算法,帮助您轻松预测销售额、构建用户画像,指导业务决策。

支持python、R

集成了python和r脚本,可以使用脚本完成数据清洗、特征选择、特征工程构建、模型训练等工作,为数据挖掘保驾护航。

智能挖掘

用户除了输入数据之外无需要做任何操作就能得到结果,主要用于时间序列预测,最大程度的上?#26723;?#20102;用户使用门槛和操作成本。

一站式应用平台

基于数据挖掘,FineBI实现了从数据获取、到ETL、到模型训练和输出以及最终的可视化应用,业务系统集成的一站式平台搭建。

案例场景

店铺选址

适用企业:服装、鞋靴、珠宝、美食等拓店速度快、拓店数量大的这类企业。

结合新店址所在区域、商圈的人口密度、消费水平、消费习惯、商圈口碑、同区域的老店铺历史销售额等数据。

使用算法训练模型,预测出新店未来某个时间范围的年?#35748;?#21806;额、季?#35748;?#21806;额、月?#35748;?#21806;额。

客户服务流程

Q&A

问:

有十?#25913;?#30340;数据,是不是可以直接做数据挖掘了?

答:

数据挖掘并不是数据越多越好,而是质量好的数据越多越好,所以,数据清洗是数据挖掘必可不少的前提,毕竟宁愿要少量高质量数据也不能要大量脏数据。

问:

能挖出来是不是就一定能挖?#31859;跡?/p>

答:

数据挖掘结果准不?#21152;?#25968;据本身质量、特征工程等等相关,一样的方法用在不同企业上准确率肯定是不一样的,因此,数据挖掘能有多准很大程度上还是?#35272;?#20110;企业本身的信息化水平。数据挖掘只是做菜的工具而已,真正决定结果好坏的还是材料的好坏。

问:

我考虑的因素这么 多,为?#35009;?#36824;不准?

答:

数据挖掘所谓的特征工程是指与预测结果相关的特征因素,非相关的特征因素?#19994;?#20877;多也是没有用的,并不会对预测结果产生任何正向影响的。

问:

挖掘结果准确率没达到100%不敢用

答:

现实生产环境中数据挖掘是不可能达到100%准确率的,在业务中来讲,只要数据挖掘结果准确?#35270;?#20110;之前的老方法那就是有价值的,至于?#35009;?#26679;的准确率应该怎么来用,帆软会结合实际业务场?#26696;?#20986;相关应用指导。

预知未来,改变现在

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