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  • 預知未來,對于現在有什么樣的幫助?

    不會算法代碼也能挖

    算法是數據挖掘中必不可少的,這個門檻讓很多人對數據挖掘望而卻步。而帆軟已經對算法進行封裝了,讓不會寫算法的人也能進行數據挖掘

    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,最大程度的上降低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。

    案例場景

    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。

    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。

    客戶服務流程

    Q&A

    問:

    有十幾年的數據,是不是可以直接做數據挖掘了?

    答:

    數據挖掘并不是數據越多越好,而是質量好的數據越多越好,所以,數據清洗是數據挖掘必可不少的前提,畢竟寧愿要少量高質量數據也不能要大量臟數據。

    問:

    能挖出來是不是就一定能挖得準?

    答:

    數據挖掘結果準不準與數據本身質量、特征工程等等相關,一樣的方法用在不同企業上準確率肯定是不一樣的,因此,數據挖掘能有多準很大程度上還是依賴于企業本身的信息化水平。數據挖掘只是做菜的工具而已,真正決定結果好壞的還是材料的好壞。

    問:

    我考慮的因素這么 多,為什么還不準?

    答:

    數據挖掘所謂的特征工程是指與預測結果相關的特征因素,非相關的特征因素找得再多也是沒有用的,并不會對預測結果產生任何正向影響的。

    問:

    挖掘結果準確率沒達到100%不敢用

    答:

    現實生產環境中數據挖掘是不可能達到100%準確率的,在業務中來講,只要數據挖掘結果準確率優于之前的老方法那就是有價值的,至于什么樣的準確率應該怎么來用,帆軟會結合實際業務場景給出相關應用指導。

    預知未來,改變現在

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