深圳能源数据分析

电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。深圳能源数据分析

潜客识别引擎：您正在推销商品或服务，但过于盲目的推销活动耗费了您很大的资金和人力。您希望提高命中率，降低获客成本。使用客户判别引擎，帮您发现哪些人具有更高的营销成功率。只需片刻，即可从多达200万个候选人中识别出潜在客户，并将图文并茂的报告呈现眼前。识别用户——预先判断用户对产品的兴趣度。你可能从事电商、互联网、网游、广告、新零售、新媒体，或者其它行业；你一定想知道谁对你的产品感兴趣；你也一定想提高命中率，降低获客成本。告别盲目，开始洞悉！将用户数据灌入暖榕敏捷数据挖掘系统—潜在客户识别引擎，即可预先获知每个用户在不同营销策略和渠道下的推荐成功概率，从而帮助您优化营销策略，提高营销准确性并降低营销成本。另外，大多数二分类问题也同样适用，如智能诊断系统。广州数据分析与大数据简单的才是好用的：极简界面，极简操作。复杂的事情交给我们，耳目一新的见解即时奉上。

该问题典型的应用有推荐系统， 个性化搜索结果， 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用： 厂商赞助折扣可以归为这类问题，因为零售商对激励的成本不关心（由厂商覆盖这部分成本）, 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域，如杂货店或者百货商店，因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益，因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度，如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的，可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像，因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像，就像根据客户购买来对客户画像。

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如今,通过数据挖掘获取流量是电商集体共识。近年来,电商规模不断扩大,网购流量达到顶峰,人口红利逐渐消失,从前做电商就能收益的时代已经过去,现在电商想要在行业占领一席之地,首先要解决的就是获取流量难、流量贵的问题。电商通过数据挖掘,可以找到产品的属性特征和用户特征,从而建立起市场、产品和消费者三者之间的联系,从而做出具有针对性的营销方案和决策。直播是电商获取流量的渠道,因此这两年直播也成为了电商发展的新风口,易观分析发布的《电商行业洞察2021H1》显示,2018年到2020年,我国的直播电商交易规模从1400亿增至1.06万亿,年增速分别为183%、161%。在一场直播中,会产生大量的数据,数据是撬动流量的关键,挖掘并利用好这些数据,则很容易占领市场高地。在数据挖掘的过程中,很多电商都感到力不从心,员工要跨平台统计大量的数据,很多时候都需要加班加点完成,到了618、双十一这样的购物狂欢节,是数据统计这一项工作就远远超负荷。因此,越来越多电商开始部署壹沓科技数字机器人,助力其更高效准确地挖掘数据额,释放直播人员劳动力,提高GMV。小白式操作，预测精度高。北京风速数据分析

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