利用海量的数据建立机器学习模型,让机器懂得自我思考,发现规律,预测未来。
我们根据词向量模型语境记忆自动输出最可能的消费者情感分析,使用聚类技术划分出最科学的竞品圈,进而丈量竞争关系的远近,并实时对竞品异况发出警报。
我们使用嵌套Logit模型量化车型间的竞争以及各因素对销量的影响,并把历史销量分解成各因素的贡献,最终找出销量变化的真正原因。
我们通过关联分析剖析销量与价格的深层关系,并智能分析出价格变化带来的影响效果。
我们借助多层感知机模拟出给定销量目标对应的价格水平,再综合各模型与算法预测市场销量与价格走势,最终优化您的目标及策略制定。
模型的建立是整个数据挖掘流程中最重要的一环,它和数据的理解两者间相互影响,相互促进。威尔森在数据理解的基础上选择并实现相关的挖掘算法,匹配自身强大的算法库提升模型的效用。
现实中需要许多年才能完成的运作通过计算机数秒即可完成
模型分析的试验成本比单靠实践的真实成本低得多
应对业务中许多不可确定的多变因素,评估不同的行动方案带来的风险
精准稳定地对结果进行量化分析处理,从而为决策提供更精准的依据
在WAYS强大的数据基础上进行机器学习和训练,对未知市场提供更优的策略建议