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隨著傳感器、移動(dòng)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運(yùn)作模式發(fā)展。許多先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源，導(dǎo)致人們無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個(gè)方面和出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，普遍實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和生產(chǎn)設(shè)備的有效控制。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)包括多種技術(shù)，常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息，并利用這些信息指導(dǎo)和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式，構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。優(yōu)化推廣和客戶維護(hù)策略。線上零售數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具

在廣告或者特價(jià)優(yōu)惠活動(dòng)中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負(fù)面效應(yīng)（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時(shí)， 這些資源將會(huì)影響用戶的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購(gòu)買更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績(jī)大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標(biāo)。金融數(shù)據(jù)挖掘基于潛客識(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。

該問題典型的應(yīng)用有推薦系統(tǒng)， 個(gè)性化搜索結(jié)果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應(yīng)用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因?yàn)榱闶凵虒?duì)激勵(lì)的成本不關(guān)心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關(guān)心有效的定向。廠商贊助的活動(dòng)被的應(yīng)用在很多零售細(xì)分領(lǐng)域，如雜貨店或者百貨商店，因?yàn)檫@些廠商市場(chǎng)份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營(yíng)銷能也夠從推薦模型中獲益，因?yàn)橐恍┩扑]技術(shù)能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對(duì)于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費(fèi)行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統(tǒng)可以將用戶的購(gòu)買和瀏覽歷史概括為心心理學(xué)畫像，因此乏味的著裝品味或者運(yùn)動(dòng)型的生活方式能夠量化測(cè)量。同樣的技術(shù)也可以根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)者銷售產(chǎn)品的來對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者畫像，就像根據(jù)客戶購(gòu)買來對(duì)客戶畫像。

關(guān)鍵算法庫(kù)為我們自研的全自動(dòng)優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫(kù)的算法支持全自動(dòng)建模，無需用戶參與。算法在收到一個(gè)新任務(wù)后，會(huì)自動(dòng)探測(cè)數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動(dòng)加載優(yōu)參數(shù)，然后進(jìn)行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報(bào)告渲染引擎渲染成一份咨詢報(bào)告。我們的算法庫(kù)智能化程度相當(dāng)高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時(shí)，算法庫(kù)算法的精度和性能處于行業(yè)先進(jìn)水平。例如，經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，我們的時(shí)序預(yù)測(cè)算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。安全可靠：只做技術(shù)服務(wù)，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時(shí)清理。

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