大(dà)數據智能決策解決方案

基于大(dà)數據的智能決策系統，應用于市場監測、精準營銷、産品後市場、輿情分(fēn)析、研發設計、産品規劃等業務場景，爲制造商(shāng)提供高效精準的決策支持。

近百個信息采集源，24小(xiǎo)時全網掃描，支持5層深度抓取；全天候動态監測，千萬級數據處理量；多維度統計分(fēn)析，智能化語義分(fēn)析，算法準确率達到 95%；數據全面覆蓋主流媒體(tǐ)，滿足自主化需求定制；全景化數據資(zī)源，場景化業務驅動，智能化方案模拟。

行業痛點

随着我(wǒ)(wǒ)國經濟水平的不斷提高以及汽車(chē)制造技術的改革創新，我(wǒ)(wǒ)國已成爲了全球第一(yī)的汽車(chē)産銷大(dà)國，市場競争愈演愈烈。在這激烈的競争中(zhōng)，如何讓自己的品牌在行業中(zhōng)出類拔萃，成爲了越來越多的汽車(chē)制造商(shāng)們關注的焦點。

如何快速的了解市場上對自身品牌車(chē)輛的優缺點和用戶的評價，成爲制造商(shāng)們一(yī)個重大(dà)的難題。

方案特色
數據采集
主要從自媒體(tǐ)、電(diàn)商(shāng)平台和産品論壇各大(dà)數據來源對用戶信息、用戶評論、産品配置、銷量數據、價格信息等原始數據進行采集并存儲。
數據預處理
數據預處理主要包含數據清洗和數據标準化兩大(dà)工(gōng)序，将原始數據進行數據去(qù)噪、空值處理，并通過格式統一(yī)和對接融合使數據标準化，形成數據資(zī)産。
數據分(fēn)析
數據分(fēn)析過程使用特征提取、情感分(fēn)析、統計分(fēn)析、時間序列分(fēn)析等對清洗後的數據資(zī)産進行進一(yī)步處理與分(fēn)析，下(xià)一(yī)步模型應用提供支持。
模型應用
應用并創新了競争網絡分(fēn)析模型、深度學習CNN-LSTM情感分(fēn)類模型和Kano-IPA整合模型，分(fēn)别對産品競争網絡分(fēn)析、産品滿意度計算、産品規劃提升策略等提供支持，使得數據處理結果更加全面、專業、高效。
可視化
對應用模型産生(shēng)的核心數據，如價格監測，用戶傾向，競品分(fēn)析，客戶流向等關鍵信息，進行多維度分(fēn)析展示，并生(shēng)産分(fēn)析報告。
應用案例
奇瑞汽車(chē)制造公司

1、提高企業整體(tǐ)分(fēn)析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知(zhī)識管理爲核心的“情報數據倉庫”，提高核心競争力。

2、爲取得市場競争優勢，對競争環境情報進行研究，量化分(fēn)析對比，提高競争力的策略和方法。

3、用數據驅動企業，爲産品的設計、生(shēng)産提供數據支撐。

  • 100

    近百個信息采集源

  • 24

    24小(xiǎo)時監測

  • 1000w

    千萬級數據處理

  • 95%

    準确率達95%

三禾一(yī)科技

成爲中(zhōng)國數字化轉型賦能的領軍企業

聯系我(wǒ)(wǒ)們