RetailBooster SaaS 平台帮助您分析数据、预测未来趋势并获得宝贵的见解以做出明智的业务决策。
从分析客户行为到预测未来销售、防止客户流失和库存管理，我们的解决方案使您能够做出数据驱动的决策，从而推动增长和盈利
Automate batch model training and seek the optimal solution for model prediction.
开箱即用，导入相应数据即可快速预测
低成本实施AI解决方案再不困难
学习海量数据中隐藏的消费者行为模式，快速给出市场判断
我们先进的零售解决方案如何协助一家领先的制药零售企业取得了显著的业务成果。透过采用人工智能技术，该企业在长期市场营销转化效果上相对于传统的数据分析方法实现了50%至100%的重大改进。我们的平台赋能他们有效识别高回购会员，促进客户留存，并最大程度地减少了转化成本。
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” AI Sensors Fusion Technique in Train Bogie Maintenance” jointly developed by Datacube and MTR Corporation, made a splash at the 48th Geneva International Exhibition of Inventions, securing the prestigious Gold Award. This project utilizes artificial intelligence technology to develop a sophisticated algorithm capable of collecting real-time vibration frequency data from train bogies. It…
天气与生死攸关。 天气科学和预测天气变化，不仅帮助我们了解环境及其不断变化的性质，例如全球暖化，而且还可积极推动各方采取策略，改善灾难应变准备、减轻经济和人命损失（*1）并增强公民的整体福祉。
Congratulations to Datacube as an award winner in Data Innovative Application Competition, launched and conferred by Guangzhou provincial government in the year of 2022! The officials of Baiyun district generously shared up to 1200 sets of government’s data to the public. The contestants could freely apply those data sets to generate insightful solutions, pinpointing…
特征工程是数据科学和机器学习中的重要术语。 数据科学家把 80% 的时间用于处理特征工程任务，余下20% 的时间用于训练机器学习 (ML) (*3)。 详细来说，过程中，选择、转换、提取、组合和操作原始数据，是产生分析或预测建模所需变量的关键过程 (*2)。
Most of today’s factory production lines have experienced a transition from manual-intensive mode to semi-automation to full automation. However, there are also many manufacturers who have gradually completed digital transformation (Digital transformation) and even begun to promote intelligent production models (Intelligent / Smart manufacturing). Regardless of digital or intelligent production, what elements do factories…
数据普遍被视为是公司的命脉。它为管理者制订策略前提供信息，推动公司决策，并支撑业务运作。为了充分利用数据的巨大潜力，公司需要建立强大的数据架构。效能卓越的数据架构具有高度可靠性，安全性，且管理者容易存取数据。这样，管理者便可确保数据可被充份保存和管理。本文我们将探讨如何设计有效益的数据架构、其中关键组件和最佳的实施方案。
在当今的数字化时代，如何管理、存储和访问每日产生的大量数据成为了首要任务。这一责任归属于数据架构的专业领域。本文将探讨数据架构从传统到现代的发展轨迹。
在数字化时代，企业正日益依赖数据来推进业务，但随之而来的是数据管理的复杂性和成本的上升。Gartner的报告进一步证实了这一观点，指出由于数据完整性问题，企业每年可能损失高达1290万美元。这些统计数据突显了数据专家不仅要解决数据问题，更要关注如何从数据中创造价值。随着年底的临近，数据团队应抓住机会，优化其策略，特别是在数据迁移中加强自动化测试的应用。
在一个数据被视为新石油的时代，业务的未来与人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步密切相关。更加IDC的数据，高大83%的首席执行官希望将他们的公司转变为以数据为中心的组织。此外，87%的C级高管认为，转变为智能企业是他们的首要任务。
数据经常被誉为是现代的“黄金”。每家公司都在努力获取更多的数据，特别是当涉及到训练AI模型时。根据AI的具体任务，所需要的数据量各不相同。某些AI模型依赖于庞大的数据集，而有些只需要少量数据即可运行，这使得很多人在选择合适的方法时感到迷茫。
