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            典型案例 CLASSIC CASES

            預知潛在市場

            通過指定的關鍵詞,抓取和分析國內外各電商平臺中某類商品的屬性、商品售后評價等信息數據。幫助電商客戶開展必要的供求分析、統計有效搜索詞,用于感知周邊環境,細分市場;并能通過評價內容完成對市場中消費者潛在需求的預見和捕捉,著力于產品的生產指導、打造爆款。

            推動營銷優化

            根據國內外各電商平臺的銷量、價格監控等,挖掘營銷數據背后的潛在價值,如擬定最優價格,制定營銷策略以及根據搜索詞進行seo優化,提高轉化率,全面提升運營效率。

            政務輿情監控

            當前社情民意反應的主要集散平臺就是網絡,因此可以根據公眾關注的社會熱點、突發事件的報道、涉及公眾切身利益的重要決策等網絡信息進行輿情收集和分析監測。通過對數據抓取軟件的規則設置,實現24小時不間斷地對目標網站進行數據抽取與分析管理,及時指導輿情處理措施和決策方案。

            企業情報分析

            完成全網或指定網站企業互聯網信息的實時抓取,最快速預警負面輿情,第一時間了解負面信息的傳播情況,針對企業負面輿情及時采取公關措施,保持企業的良好口碑和形象,并能通過情報內容輸出統計分析報表為領導輔助決策提供幫助,提升企業輿情應對能力。

            大數據征信

            無論是風投、信貸或是商務合作,充分的企業調研都是十分必要的。而獲悉企業全貌的最佳方式是基于企業的多維度大數據進行企業征信畫像,例如將企業公開的工商信息、招聘、失信記錄、裁判文書、知識產權、企業年報等幾十個維度的信息整合形成征信系統,可以幫助金融客戶實現秒級放貸,提供開展商務合作的重要依據。

            金融數據挖掘

            通過技術抓取可以獲取各類結構化或非結構化的金融數據,通過預處理、模型設計、分析挖掘后能發現隱藏在其中的潛在規律,進而利用這些信息提升金融業務的服務效率和管理水平,開展關鍵性業務,創造數據的增值價值。

            大數據新科研

            在全面的數據而非樣本中尋找科研依據是大數據時代的新型科研方向。例如根據特定的微博關鍵詞進行智能化依次檢索,根據檢索結果進行博文語料的采集抓取和匯總處理,針對博文內容和評論進行中文分詞和特征語義標注,在強化研究后統計出網民的情感傾向值,最終結果可提供給社會各界用于企業客戶關系管理,微博營銷等。

            大數據實驗室

            高校大數據實驗室是以挖掘算法為核心的一門綜合學科,對于大數據挖掘環境、算法與數據結構、大數據實戰案例有較高的專業要求。因此樂維在與高校共同搭建大數據實驗室的合作中能夠提供以往的應用經驗和技術支持,全面推動數據挖掘與相關知識管理的產學研結合落地。
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