数据挖掘系统
挖掘关键信息 为智能优化系统赋能
数据整合 ｜ 特征提取 ｜ 用户画像 ｜ 预测推荐
痛点
Pain points
非AI系统痛点
规则琐碎难总结
数据海量难归纳
模型适应性差
系统鲁棒性差
制造业痛点
订单来源多样化
材料仓储不确定
资源的浪费
生产周期延误
互联网行业痛点
会员数量庞大
缺少完善的体系
对高价值客户关注少
零售行业痛点
零售行业产品种类繁多
缺乏高效、便捷的知识库体系
金融行业痛点
缺乏自动化风控管理系统
解决方案
Solution
基于人工智能用户画像与预测推荐系统
数据智能分析与可视化AI平台
主要功能
The main function
① 结构化列表式数据集
√ 数据集特点：特征属性明确，结构化表格
√ 方案流程：需求分析、数据探索、数据预处理、
特征工程、算法模型、结果分析和可视化
√ 算法模型：决策树、随机森林、集成学习模型
√ 典型应用案例：基于用户KYC确定用户信用等级、
评估用户消费信用分值、面向电信行业存量用户的
智能套餐个性化匹配模型
② 非结构化轨迹式数据集
√ 数据集特点：特征属性不明确，非结构化序列
√ 方案流程：需求分析、数据探索、数据预处理、
特征工程、算法模型、结果分析和可视化
√ 算法模型：图滤波、神经网络模型
√ 典型应用案例：基于广告点击的用户画像、
大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
客户案例
Customer case
某大型央企后勤数据需求预测
80% 量化评估
预测准确率，充分挖掘数据价值 采购等计划
无纸化 灵敏度
信息交互 提升企业灵敏度
