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互联网负面信息预警系统

互联网负面信息预警,互联网负面信息监控,互联网负面信息提示

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“互联网负面信息预警系统”之数据挖掘
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产品: 浏览次数:257“互联网负面信息预警系统”之数据挖掘 
品牌: 互联网负面信息预警系统
单价: 面议
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发货期限: 自买家付款之日起 3 天内发货
有效期至: 长期有效
最后更新: 2017-12-22 22:23
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详细信息
 服务简介

“互联网负面信息预警系统”以丰富的行业经验与专业技术,协助企业从自身海量数据库中挖掘客户潜力,提升企业竞争优势,也可结合“互联网负面信息预警系统”自身丰富的数据库资源为您提供全方位的咨询服务。

我们可为您提供以下服务:

数据调研 
通过对海量数据的深度分析与挖掘得到客观数据支撑。例如,通过数据统计了解网民对所涉品牌的讨论内容,该品牌在不同时间段内的讨论情况、不同类型媒体上的分布情况、讨论该品牌最活跃的是哪些媒体等。在这些信息中挖掘客户对产品最真实的体验,内心的真实需求。

决策支持 
“互联网负面信息预警系统”提供整套数据整合、抽取、分析方案。通过多维度、多层级的数据分析、全过程可视化、经营预警等丰富的内容满足企业管理层面经营分析、决策支持的需求。根据企业管理特点及行业特点搭建丰富的分析主题及指标要素,以管理决策者的思维路径作为分析路径,实现为企业提供决策支持。

专项研究咨询 
“互联网负面信息预警系统”为客户提供定制数据研究服务,研究领域涵盖宏观环境与行业研究、用户与产品研究、品牌与营销研究等。“互联网负面信息预警系统”研究团队,通过多年积累,已经为互联网业、房地产业、能源业、快消零售业、制造业、医药业、电信业、政府不同行业客户推出针对性的行业解决方案。

优势领域

互联网业、房地产业、能源业、快消零售业、制造业、医药业、电信业、政府

服务内容

“互联网负面信息预警系统”之数据挖掘(Data Mining)流程以CRISP-DM process (CRISP: Cross-Industry Standard Process for Data Mining)为基础,包含以下步骤:

将商业问题转化为数据挖掘问题 
针对企业问题和企业需求进行了解及确认,将不同的需求转换为数据挖掘问题,并拟定初步构想,与企业客户进行密切讨论,确立数据挖掘目标。 

确认企业问题和需求:了解企业背景、问题和需求,确认企业发展目标。 
确定挖掘衡量准则:确认数据挖掘目标及成功衡量准则。 
拟订项目计划:拟订项目计划,评估使用工具和技术。

数据准备 
因为所需要的数据可能不是很完整,因此在挖掘前,必须实施数据了解、数据清理(Data Cleaning)、数据转换(Data Transform)、数据整合和数据筛选等数据准备工作。 

数据了解:对企业提供的数据进行了解,企业的数据虽然很多,需要透过企业IT技术人员了解数据的属性、定义;同时评估所提供的数据是否可以充分解决企业的问题。

数据清理 
遗漏值(missing value)处理:如空数值、不存在的数值和不完整的数据调整与处理。 

数据一致性处理:有时不同字段值代表相同意义,相同字段确有ˇ不同含意,因此要进行一致性处理,避免数据定义混淆不清。 
数据有效性处理:处理不符合字段值有效数值问题,可能是键入错误或程序问题等。 
数据转换:依据数据特性,将遗漏或错误数据修正,同时转换为需要格式。

建立及评估数据挖掘模型 
利用已经清理完成的数据加以分析,配合各种技术方法加以应用,针对既有数据建构模式,替企业解决问题,面对同一种问题,会有多种可以使用的分析技术。在最终扩展应用模型之前,针对模型进行评估、对所建模型再次检验其执行的步骤,并确信其正确地达到商业目标。

数据挖掘结果分析及验证 
对于挖掘出的信息,以报表、模型方式呈现,协助使用单位专门领域知识人员,分析和解读结果,提供企业分析建议。

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