服務(wù)內(nèi)容全部包含: 1. 數(shù)據(jù)收集與整合：從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)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(jià)值的特征，以支持后續(xù)的分析和建模。 3. 算法應(yīng)用：運(yùn)用聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類(lèi)和預(yù)測(cè)等算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)系。 分析對(duì)比： 1. 多維度對(duì)比：對(duì)不同時(shí)間段、地區(qū)、產(chǎn)品線等維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。 2. 基準(zhǔn)設(shè)定：確定合理的對(duì)比基準(zhǔn)，評(píng)估數(shù)據(jù)的優(yōu)劣和差異 服務(wù)優(yōu)勢(shì): 1. 數(shù)據(jù)收集與整合：從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)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(jià)值的特征，以支持后續(xù)的分析和建模。 3. 算法應(yīng)用：運(yùn)用聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類(lèi)和預(yù)測(cè)等算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)系。 分析對(duì)比： 1. 多維度對(duì)比：對(duì)不同時(shí)間段、地區(qū)、產(chǎn)品線等維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。 2. 基準(zhǔn)設(shè)定：確定合理的對(duì)比基準(zhǔn)，評(píng)估數(shù)據(jù)的優(yōu)劣和差異 服務(wù)前需客戶(hù)提供的信息: 1. 業(yè)務(wù)背景和目標(biāo) ? 企業(yè)的基本情況、所屬行業(yè)、業(yè)務(wù)范圍和運(yùn)營(yíng)模式。 ? 此次數(shù)據(jù)分析的具體目標(biāo)和期望的業(yè)務(wù)成果。 2. 數(shù)據(jù)來(lái)源和類(lèi)型 ? 說(shuō)明數(shù)據(jù)的來(lái)源渠道，如內(nèi)部系統(tǒng)、外部采購(gòu)、社交媒體等。 ? 提供數(shù)據(jù)的格式，例如數(shù)據(jù)庫(kù)文件、Excel 表格、文本文件、API 接口等。 3. 數(shù)據(jù)范圍和時(shí)間跨度 ? 明確需要分析的數(shù)據(jù)范圍，例如特定的業(yè)務(wù)部門(mén)、產(chǎn)品線或地域的數(shù)據(jù)。