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當前，全球零售業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業(yè)必須依靠企業(yè)的信息化來可持續(xù)發(fā)展。很多零售企業(yè)已采用了一系列信息技術。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數據信息。如果數據不能及時的轉化為知識，那么零售企業(yè)經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數據挖掘技術在零售業(yè)得到了的應用。利用數據挖掘技術對數據進行分析，可以幫助零售企業(yè)進行科學的決策。 數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數據中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業(yè)角度看，數據挖掘是新型的商業(yè)分析處理技術。它是從大型數據庫中現并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發(fā)現被忽略的因素。數據挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統(tǒng)計學、機器學習、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據任務可分為：關聯規(guī)則發(fā)現、分類或預測模型發(fā)現、序列模式發(fā)現、數據總結、聚類、依賴關系或依賴模型發(fā)現、異常和趨勢發(fā)現等；

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醫(yī)學作為一個專業(yè)、復雜的學科，需要處理各種各樣的數據，如文本、數值、圖表、圖像等等?，F在的醫(yī)生不只是看病，往往還承擔著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學術交流、發(fā)表論文、評職稱等，給不少醫(yī)生造成了很大的壓力。但醫(yī)務工作者由于技能背景所險，往往不具備深度數據挖掘的時間和能力。 暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)，包含了時序預測模塊（時序預測引擎）、關聯分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識別引擎）、歸因分析模塊（線性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫(yī)務工作者方便快捷地進行高級別的數據分析和挖掘，數分鐘既出結果。讓廣大醫(yī)務工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力，如虎添翼，順暢自如。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。線上數據分析

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