数据建模
数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究
优势
多渠道数据源
从各个合法合规渠道获取最新的行业及客户相关数据
数据存储
数据通过分布式数据库进行存储,保证数据源不丢失
可视化图表
将数据清洗整理,形成可视化图表,方便客户进行数据观察
客户画像
通过对客户数据整理,利用算法进行训练,训练数据模型,对客户风险进行预测
挖掘数据价值,推动企业发展
让数据有意义。利用分析处理引擎,构建强大的数据计算能力。通过常规计算和挖掘计算的定义,发现并预测数据趋势和相关性。通过对数据的统计、钻取、分析和挖掘,挖掘数据的蛛丝马迹,提出问题,找到原因,发现内在关系,真正释放企业数据力量,辅助领导决策,驱动企业不断进步。
产品特性
数据可视化
百种可视化元素和图形,通过简单的数据关系定义,就能实现丰富的可视化效果。数据​可视化图形包括线状图、饼图、柱状图等常规图形。
数据挖掘
从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现。
数据分类
在数据创建时即识别非结构化数据的商业价值,分离有价值的数据和价值相对较低的数据,并做出与资源分配相关的明智决策,避免发生未经授权的数据访问活动。
使用场景
精准营销
针对不同的客户进行不同的服务,并分析客户运作模式的优缺点。依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系,实现企业可度量的低成本扩张之路。
风险控制
采取数据分析,预测,建模等手段减小风险事件发生的可能性,或者把可能的损失控制在一定的范围内,以避免在风险事件发生时带来的难以承担的损失。