思邁特企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘平臺（SmartbiMining）是用于預測性分析的獨立產品，旨在為企業(yè)所做的決策提供預測性智能。該平臺不僅可為用戶提供直觀的流式建模、拖拽式操作和流程化、可視化的建模界面，還提供了大量的數(shù)據(jù)預處理操作。此外，它內置了多種實用的、經典的機器學習算法，這些算法配置簡單降低了機器學習的使用門檻，大大節(jié)省了企業(yè)成本，并支持標準的PMML模型輸出，可以將模型發(fā)送到Smartbi統(tǒng)一平臺，與商業(yè)智能平臺實現(xiàn)了整合。

Smartbi Mining數(shù)據(jù)挖掘平臺支持多種高效實用的機器學習算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯(lián)，5大類機器學習的成熟算法。其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、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數(shù)據(jù)挖掘平臺還提供了的數(shù)據(jù)預處理功能，包括字段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合并列、合并行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算字段等。

Mining數(shù)據(jù)挖掘產品特色

Mining數(shù)據(jù)挖掘功能架構

數(shù)據(jù)挖掘演示視頻

.cn/video/sjwj.mp4

專業(yè)的實施方法指導

數(shù)據(jù)挖掘應用場景示例

精準營銷-挖掘貴金屬潛在客戶

需求分析

客戶是企業(yè)盈利的要素，能夠快速識別并爭取客戶，可以讓企業(yè)迅速提高競爭力。對于銀行零售部門，貴金屬營銷是一項重要的業(yè)務，挖掘貴金屬潛在客戶，旨在對客戶進行精準營銷，建立個性化的顧客溝通服務體系，既能降低銀行營銷成本，又能實現(xiàn)營銷效果。

適用場景/行業(yè)

銀行、證券公司等針對特定的產品營銷，需要快速尋找潛在的客戶群體的企業(yè)。

銀行零售客戶流失預測

需求分析

現(xiàn)在銀行產品同眾化現(xiàn)象普遍存在，客戶選擇產品和服務的途徑越來越多，客戶對產品的忠誠度越來越低，客戶流失已經成為銀行業(yè)最關注的問題之一。而獲得新客的成本遠高于維護老客戶成本，因此從海量客戶交易數(shù)據(jù)中挖掘出對流失有影響的信息，建立高效的客戶流失預警體系，提前做好營銷挽留，降低流失風險尤為重要。

適用場景/行業(yè)

銀行、電商、餐飲、證券公司等預了解客戶或員工的穩(wěn)定性，防止流失率過大而影響企業(yè)效益的情況。

電力竊漏電用戶自動識別

需求分析

適用場景/行業(yè)

水電局識別竊漏電，政府稅務識別漏稅人，學校貧困生鑒定等。

航空公司客戶價值分析

需求分析

信息時代的來臨使得企業(yè)營銷焦點從產品中心轉變?yōu)榭蛻糁行?，客戶關系管理成為企業(yè)的核心問題?？蛻絷P系管理的關鍵問題是客戶分類，通過客戶分類，區(qū)分無價值客戶、高價值客戶，企業(yè)針對不同價值的客戶制定優(yōu)化的個性化服務方案，采取不同營銷策略，將有限營銷資源集中于高價值客戶，實現(xiàn)企業(yè)利潤目標。準確的客戶分類結果是企業(yè)優(yōu)化營銷資源分配的重要依據(jù)，客戶分類越來越成為客戶關系管理中亟待解決的關鍵問題之一。

適用場景/行業(yè)

需要對客戶進行群體劃分的企業(yè)。