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數據挖掘介紹

帆軟數據挖掘,為企業提供多種算法功能以及腳本支撐和技術解決方案,幫助企業快速挖掘數據背后的價值并結合實際業務實現價值變現。

數據挖掘

核心優勢

內置5類算法


集成了時間序列預測、分類、回歸、聚類、關聯規則5類常見數據挖掘算法,幫助您輕松預測銷售額、構建用戶畫像,指導業務決策。

支持python、R


集成了python和r腳本,可以使用腳本完成數據清洗、特征選擇、特征工程構建、模型訓練等工作,為數據挖掘保駕護航。

智能挖掘


用戶除了輸入數據之外無需要做任何操作就能得到結果,主要用于時間序列預測,最大程度的上減少了用戶使用門檻和操作成本。

一站式應用平臺


基于數據挖掘,FineBI實現了從數據獲取、到ETL、到模型訓練和輸出以及最終的可視化應用,業務系統集成的一站式平臺搭建。

完整的解決方案支持

在功能之外,帆軟數據挖掘團隊還提供各種成熟的解決方案支持和項目實施服務,保證短時間內完成項目落地與應用。

數據挖掘

典型應用場景

店鋪選址

適用企業:服裝、鞋靴、珠寶、美食等拓店速度快、拓店數量大的這類企業


業務需求

企業在拓店之前需要評估店址,店址的評估最終表現形式多是新店址未來一年銷售額能達到多少,當預估銷售額超過企業內部新店標準時就算合格。實際業務中采用人工估算不僅預估值誤差大而且人力成本高,因此,切合實際業務來講,需要使用算法模型來預估新店銷售額,作為店鋪選址的數據支撐。

解決方案

結合新店址所在區域、商圈的人口密度、消費水平、消費習慣、商圈口碑、同區域的老店鋪歷史銷售額等數據,使用算法訓練模型,預測出新店未來某個時間范圍的年度銷售額、季度銷售額、月度銷售額,以預測值作為業務開展依據。

達成效果

企業可以以預測銷售額來開展新店址選擇業務,并且根據中間結果做相應的成本投入安排以及銷售額調控措施,幫助企業降低成本的同時提升企業收益,使企業達到利益最大化。

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