服務內(nèi)容全部包含: 1. 數(shù)據(jù)收集與整合：從多個數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進行清洗、轉換和集成，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。 2. 特征工程：提取有價值的特征，以支持后續(xù)的分析和建模。 3. 算法應用：運用聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類和預測等算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關系。 分析對比： 1. 多維度對比：對不同時間段、地區(qū)、產(chǎn)品線等維度的數(shù)據(jù)進行對比分析。 2. 基準設定：確定合理的對比基準，評估數(shù)據(jù)的優(yōu)劣和差異 服務優(yōu)勢: 1. 數(shù)據(jù)收集與整合：從多個數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進行清洗、轉換和集成，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。 2. 特征工程：提取有價值的特征，以支持后續(xù)的分析和建模。 3. 算法應用：運用聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類和預測等算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關系。 分析對比： 1. 多維度對比：對不同時間段、地區(qū)、產(chǎn)品線等維度的數(shù)據(jù)進行對比分析。 2. 基準設定：確定合理的對比基準，評估數(shù)據(jù)的優(yōu)劣和差異 服務前需客戶提供的信息: 1. 業(yè)務背景和目標 ? 企業(yè)的基本情況、所屬行業(yè)、業(yè)務范圍和運營模式。 ? 此次數(shù)據(jù)分析的具體目標和期望的業(yè)務成果。 2. 數(shù)據(jù)來源和類型 ? 說明數(shù)據(jù)的來源渠道，如內(nèi)部系統(tǒng)、外部采購、社交媒體等。 ? 提供數(shù)據(jù)的格式，例如數(shù)據(jù)庫文件、Excel 表格、文本文件、API 接口等。 3. 數(shù)據(jù)范圍和時間跨度 ? 明確需要分析的數(shù)據(jù)范圍，例如特定的業(yè)務部門、產(chǎn)品線或地域的數(shù)據(jù)。