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支持文本分析、五大类算法和数据预处理,并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验

数据挖掘平台

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Smartbi Mining 算法丰富,而且可扩展


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Smartbi Mining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法,包含了分类、回归、聚类、预测、关联,5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型:逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外,Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能,包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

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  • 适合大型企业

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数据挖掘应用场景示例

精准营销-挖掘贵金属潜在客户

需求分析

客户是企业盈利的第一要素,能够快速识别并争取客户,可以让企业迅速提高竞争力。对于银行零售部门,贵金属营销是一项重要的业务,挖掘贵金属潜在客户,旨在对客户进行 精准营销,建立个性化的顾客沟通服务体系,既能降低银行营销成本,又能实现最大化营销效果。

企业需求分析

适用场景/行业

银行、证券公司等针对特定的产品营销,需要快速寻找潜在的客户群体的企业。

电力窃漏电用户自动识别

需求分析

传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电、工作人员监控等方法来发现窃电或计量装置故障。但由于终端误报或漏报的情况过多,传统方法无法达到真正快速精确定位窃漏电嫌疑用户的目的。
为了精准识别出窃漏电用户,减少对专家的经验知识的依赖性,减少稽查工作人员的工作量,需要建立一个数据挖掘模型,自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。

Smartbi自动识别

适用场景/行业

水电局识别窃漏电,政府税务识别偷税漏税人,学校贫困生鉴定等。

航空公司客户价值分析

需求分析

信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心,客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类,通过客户分类,区分无价值客户、高价值客户,企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案,采取不同营销策略,将有限营销资源集中于高价值客户,实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据,客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。

Smartbi价值分析

适用场景/行业

需要对客户进行群体划分的企业。

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