服務總線為我們服務輸出總線，在整個系統中起橋梁和紐帶的作用。系統整體為前后端分離架構，前端負責展示，后端負責計算。只要符合預定的數據傳輸格式，任何前端樣式或后端結果都可結合，并為實現方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在，前端輸出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等，從而實現多端展示和云上統一。這為產品的具體表現形式提供了無限的彈性和想象空間。基于新一代信息技術，可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率。新型數據分析智能

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現推薦時遇到的挑戰，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統的目標和效用函數，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統問題與電商和全渠道商業在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。個性化數據分析報表簡單的才是好用的：極簡界面，極簡操作。復雜的事情交給我們，耳目一新的見解即時奉上。

客戶分群與評級：關注客群的內部結構，從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識你的客群。關注客群的內部結構 從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結構代替混沌：基于前沿的技術和豐富的經驗，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業務解釋性的客群體系。幫助你從結構化、聚群化和系統化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。

目前，傳感器、多媒體、數據庫和無線網絡技術得到了迅速發展和普及，并應用于工業生產中。由此，工業生產監控系統、工業設備維護系統、工業生產過程處理系統等。這些自動化系統在運行中積累了大量的數據資源。為了提高數據資源的利用效果，發現數據中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數據挖掘技術，包括K-means算法、BP神經網絡、遺傳算法、關聯規則等，從而提高工業大數據挖掘的分析能力，建立先進的數據挖掘模式，擁有強大的應用環境。無論您來自什么行業，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。

傳統分析軟件或基于大數據的分析平臺定位于專業技術人員使用。但實際上大多數單位或企業的技術團隊和業務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統業務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業務角度理解和解讀。團隊自主研發了創新的系統架構及多項先進的數據挖掘技術，包括自動參數優化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。掌握營銷轉化的細節，如轉化鏈路數量和長短，發現業務發展中的堵點和瓶頸。個性化數據分析報表

多場景適用：歷經實際行業需求和數據的充分驗證！新型數據分析智能

目前，自動化系統已經被引入到工業設計、制造等環節，系統的運行積累了海量的數據資源。如何從海量數據中挖掘出有價值、有用的信息，幫助工業生產做出正確決策，已經成為許多學者的研究熱點。大數據挖掘分析可以從海量、嘈雜、不完整的數據記錄中發現隱藏的模式，可以為工業數據挖掘提供契機。大數據挖掘可以利用相關算法發現隱藏的數據知識，其功能主要包括關聯分析、聚類分析、分類預測、偏差檢測等。 相關性分析。工業運營產生的大數據來自設計、制造、生產等環節，涉及各類軟硬件設備。這些數據信息資源具有很大的相關性，如簡單相關性、時間序列相關性、設備-軟件相關性、日志操作相關性等。新型數據分析智能

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