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為您揭秘鋼谷的大數(shù)據(jù)脈路,并呈現(xiàn)已經(jīng)成熟的數(shù)據(jù)框架。目前我們已經(jīng)具備了從爐料生產到流通貿易的整個環(huán)節(jié)實時的信息數(shù)據(jù),并按照價格、庫存、成交等做了詳細的劃分和規(guī)整。當然,數(shù)據(jù)渠道的豐富和樣本的完善是一個永無止境的成長過程。
在數(shù)據(jù)建模上利用機器學習自動建立預測模型,并根據(jù)跟進記錄等行為為數(shù)據(jù)打造預測閉環(huán)。
量化潛在數(shù)據(jù)線索,用不相同的信息維度采集各個客戶的信息,從而幫助在數(shù)萬用戶中精準定位目標及分析數(shù)據(jù)。
最終實現(xiàn):數(shù)據(jù)的采集上,大量的減少人工環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)的沉淀和收錄上,化零為整,進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)池沉淀。
數(shù)據(jù)的批處理上,數(shù)據(jù)的輸出上,更加的快速安全精準。未來數(shù)據(jù)流量的變現(xiàn)上,更加事半功倍和高效。
構建基于市場主體的知識圖譜,為每個主體匹配若干個分析指標,并通過計算潛在數(shù)據(jù)的匹配分值來對他們進行排序,
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