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发现数据关联,挖掘隐藏价值
智能关联规则挖掘、购物篮分析、交叉销售推荐,深度挖掘数据间的隐藏关联关系
直观展示数据项之间的关联关系
图中百分比表示与核心产品的关联强度
| 规则 | 支持度 | 置信度 | 提升度 | 强度 |
|---|---|---|---|---|
|
产品A → 产品D
购买产品A的客户通常也购买产品D
|
42.5% | 82.3% | 3.2倍 |
|
|
产品A → 产品B
购买产品A的客户经常购买产品B
|
38.2% | 78.1% | 2.8倍 |
|
|
产品B, 产品C → 产品E
同时购买B和C的客户可能购买E
|
28.7% | 71.4% | 2.5倍 |
|
全面的关联分析能力，深度挖掘数据价值
基于Apriori算法自动发现数据项之间的关联规则
分析客户购买行为,发现商品组合购买模式
基于关联规则智能推荐相关产品,提升销售额
精确计算数据项之间的关联强度和相关性
关联网络图、热力图等多种可视化方式
支持实时数据流分析,及时发现新关联模式
关联分析在各行业的广泛应用
通过购物篮分析发现商品关联,优化商品摆放、捆绑销售策略,提升客单价和转化率。例如"买面包的顾客70%会购买牛奶"。
分析客户金融产品购买行为,发现产品间关联性,实现精准交叉销售。如"购买信用卡的客户65%会购买理财产品"。
基于用户浏览和消费内容的关联分析,智能推荐相关内容,提升用户粘性和平台活跃度。
分析疾病症状关联、药物配伍关系,辅助诊断和治疗方案制定,提升医疗服务质量和安全性。
关联分析为企业带来的核心价值
交叉销售转化率
基于关联规则的精准推荐,大幅提升交叉销售效果
客户客单价
商品关联推荐促进客户购买更多相关产品
隐藏关联模式
自动挖掘人工难以发现的深层数据关联关系
挖掘数据关联价值,提升业务决策效率,实现精准营销