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服務體系

數據挖掘

服務簡介

紅麥軟件以豐富的行業經驗與專業技術,協助企業從自身海量數據庫中挖掘客戶潛力,提升企業競爭優勢,也可結合紅麥自身豐富的數據庫資源為您提供全方位的咨詢服務。

我們可為您提供以下服務:

數據調研
通過對海量數據的深度分析與挖掘得到客觀數據支撐。例如,通過數據統計了解網民對所涉品牌的討論內容,該品牌在不同時間段內的討論情況、不同類型媒體上的分布情況、討論該品牌最活躍的是哪些媒體等。在這些信息中挖掘客戶對產品最真實的體驗,內心的真實需求。

決策支持
紅麥軟件提供整套數據整合、抽取、分析方案。通過多維度、多層級的數據分析、全過程可視化、經營預警等豐富的內容滿足企業管理層面經營分析、決策支持的需求。根據企業管理特點及行業特點搭建豐富的分析主題及指標要素,以管理決策者的思維路徑作為分析路徑,實現為企業提供決策支持。

專項研究咨詢
紅麥軟件為客戶提供定制數據研究服務,研究領域涵蓋宏觀環境與行業研究、用戶與產品研究、品牌與營銷研究等。紅麥軟件研究團隊,通過多年積累,已經為互聯網業、房地產業、能源業、快消零售業、制造業、醫藥業、電信業、政府不同行業客戶推出針對性的行業解決方案。

優勢領域

互聯網業、房地產業、能源業、快消零售業、制造業、醫藥業、電信業、政府

服務內容

紅麥軟件的數據挖掘(Data Mining)流程以CRISP-DM process (CRISP: Cross-Industry Standard Process for Data Mining)為基礎,包含以下步驟:

將商業問題轉化為數據挖掘問題
針對企業問題和企業需求進行了解及確認,將不同的需求轉換為數據挖掘問題,并擬定初步構想,與企業客戶進行密切討論,確立數據挖掘目標。

確認企業問題和需求:了解企業背景、問題和需求,確認企業發展目標。
確定挖掘衡量準則:確認數據挖掘目標及成功衡量準則。
擬訂項目計劃:擬訂項目計劃,評估使用工具和技術。

數據準備
因為所需要的數據可能不是很完整,因此在挖掘前,必須實施數據了解、數據清理(Data Cleaning)、數據轉換(Data Transform)、數據整合和數據篩選等數據準備工作。

數據了解:對企業提供的數據進行了解,企業的數據雖然很多,需要透過企業IT技術人員了解數據的屬性、定義;同時評估所提供的數據是否可以充分解決企業的問題。

數據清理
遺漏值(missing value)處理:如空數值、不存在的數值和不完整的數據調整與處理。

數據一致性處理:有時不同字段值代表相同意義,相同字段確有ˇ不同含意,因此要進行一致性處理,避免數據定義混淆不清。
數據有效性處理:處理不符合字段值有效數值問題,可能是鍵入錯誤或程序問題等。
數據轉換:依據數據特性,將遺漏或錯誤數據修正,同時轉換為需要格式。

建立及評估數據挖掘模型
利用已經清理完成的數據加以分析,配合各種技術方法加以應用,針對既有數據建構模式,替企業解決問題,面對同一種問題,會有多種可以使用的分析技術。在最終擴展應用模型之前,針對模型進行評估、對所建模型再次檢驗其執行的步驟,并確信其正確地達到商業目標。

數據挖掘結果分析及驗證
對于挖掘出的信息,以報表、模型方式呈現,協助使用單位專門領域知識人員,分析和解讀結果,提供企業分析建議。

紅麥聚信(北京)軟件技術有限公司/專業輿情監測解決方案提供商

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