电商大数据

随着互联网的发展,网络购物已经渗透到绝大多数人的生活中。信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台,然而电子商务信息系统最心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。

  2020-06-15

文本挖掘

1、在非结构化数据中发现规律,实现数据价值的増值,支持对各类非结构化数据进行建模挖掘。帮助电商平台对评论数据进行情感分析,主题聚集,提升产品质量。帮助智能汽车运营平台实现对车载数据的用户画像,实现精准推荐。帮助对公众数据进行挖掘,实现舆情分析。 2、智能自动分析专业分析引擎会运用深度机器学习和NLP(自然语言分析)来自动识别相关联信息。 3、有效的可视化和人机互动不仅仅是数据可视化和商业智能,细致全面的展现可视化分析结果。 4、其中文本挖掘,只是整个挖掘的一个基础部分,其他的深度学习,分类,聚类算法是挖掘规律的基础。

  2020-06-15

零售业数据

1、各业务系统各自孤立,导致很多统计标准和统计指标在不同的系统定义不同,无法有效、精准做统计。 2、业务系统繁多,产生海量数据,对数据的规范清洗和分析变得更复杂。并且现有的系统无法对数据量庞大的数据进行快速响应，无法对异常情况作出智能提醒。

  2020-06-15

医疗行业

1、数据分散、异构、复杂,存储在不同的业务系统,形成信息孤岛,很难实现综合分析。如何利用大数据技术管理和使用海量的数据? 2、业务系统中的固定报表,无法满足自助多维查询分析。单独的分析报表不能互通互联,产生结果也不一致。 3、海量的数据整合之后,如何挖掘其价值,支持医院发展?

  2020-06-15

高校大数据

1、业务系统的不断完善,产生海量数据异构数据如何规范化? 2、如何实现文字、图片、视频等非结构数据的分析处理,实现学生行为分析? 3、学校业务系统的行政数据如何统一标准化? 4、如何实现因材施教? 5、现有业务系统无法实现数据挖掘,发现海量数据蕴涵价值。

  2020-06-15