im服务有什么数据值得挖掘

im服务有什么数据值得挖掘

IM服务有很多数据值得挖掘,如用户行为数据、聊天内容数据、用户画像数据、用户活跃度数据、好友关系数据、互动频次数据等。其中,用户行为数据是最值得深入挖掘的。用户行为数据包括用户的登录时间、登录频率、使用时长、消息发送频率、消息类型(文字、图片、视频等)等。这些数据能够帮助我们了解用户的使用习惯、偏好和需求,从而优化IM服务的用户体验、推荐系统、广告投放策略等。例如,通过分析用户的活跃时间段,可以针对不同时间段进行服务器资源的动态调配,提高系统的稳定性和响应速度。

一、用户行为数据

用户行为数据是指用户在使用IM服务过程中产生的各种操作和活动数据。这些数据可以细分为登录数据、消息发送数据、使用时长数据等。登录数据包括用户登录的时间、频率、设备类型等信息。通过分析这些数据,可以了解用户的登录习惯,进而优化登录界面的设计、提高用户的登录体验。例如,可以通过分析用户的登录时间,了解哪些时间段用户登录较多,从而在这些时间段进行服务器资源的动态调配,避免服务器过载。

消息发送数据是指用户在IM服务中发送的各种消息的数量、类型、发送时间等信息。通过分析这些数据,可以了解用户的消息发送习惯、偏好等。例如,可以通过分析用户发送的消息类型,了解用户更喜欢发送文字消息还是图片消息,从而优化消息发送界面的设计,提高用户的消息发送体验。

使用时长数据是指用户在IM服务中使用的总时长、单次使用时长等信息。通过分析这些数据,可以了解用户在IM服务中的使用习惯,从而优化IM服务的整体设计。例如,可以通过分析用户的使用时长,了解用户在IM服务中的停留时间,从而优化IM服务的内容和功能,提高用户的使用粘性。

二、聊天内容数据

聊天内容数据是指用户在IM服务中发送的各种消息的具体内容。这些数据可以细分为文字消息、图片消息、视频消息等。文字消息数据是指用户发送的文字消息的具体内容。通过分析这些数据,可以了解用户的兴趣爱好、需求等。例如,可以通过分析用户发送的文字消息,了解用户对某些话题的关注度,从而优化IM服务的内容推荐系统,提高用户的使用体验。

图片消息数据是指用户发送的图片消息的具体内容。通过分析这些数据,可以了解用户对图片的偏好、需求等。例如,可以通过分析用户发送的图片消息,了解用户更喜欢发送哪种类型的图片,从而优化IM服务的图片处理功能,提高用户的图片发送体验。

视频消息数据是指用户发送的视频消息的具体内容。通过分析这些数据,可以了解用户对视频的偏好、需求等。例如,可以通过分析用户发送的视频消息,了解用户更喜欢发送哪种类型的视频,从而优化IM服务的视频处理功能,提高用户的视频发送体验。

三、用户画像数据

用户画像数据是指通过分析用户的各种行为数据、聊天内容数据等,生成的用户的兴趣爱好、需求等的标签。这些数据可以细分为兴趣标签、行为标签、需求标签等。兴趣标签是指用户对某些话题、内容的关注度。通过分析用户的兴趣标签,可以了解用户的兴趣爱好,从而优化IM服务的内容推荐系统,提高用户的使用体验。例如,可以通过分析用户的兴趣标签,了解用户对某些话题的关注度,从而推荐相关的话题、内容,提高用户的使用粘性。

行为标签是指用户在IM服务中的各种操作和活动的标签。通过分析用户的行为标签,可以了解用户的使用习惯,从而优化IM服务的整体设计。例如,可以通过分析用户的行为标签,了解用户在IM服务中的操作习惯,从而优化IM服务的界面设计、功能布局等,提高用户的使用体验。

需求标签是指用户在IM服务中的各种需求的标签。通过分析用户的需求标签,可以了解用户的需求,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析用户的需求标签,了解用户对某些功能的需求,从而优化IM服务的功能设计,提高用户的使用体验。

四、用户活跃度数据

用户活跃度数据是指用户在IM服务中的活跃程度数据。这些数据可以细分为日活跃用户数、月活跃用户数、用户活跃时间段等。日活跃用户数是指每天登录IM服务的用户数量。通过分析日活跃用户数,可以了解IM服务的用户活跃情况,从而优化IM服务的整体设计。例如,可以通过分析日活跃用户数,了解哪些时间段用户活跃度较高,从而在这些时间段进行服务器资源的动态调配,提高系统的稳定性和响应速度。

月活跃用户数是指每月登录IM服务的用户数量。通过分析月活跃用户数,可以了解IM服务的用户活跃情况,从而优化IM服务的整体设计。例如,可以通过分析月活跃用户数,了解用户的月活跃情况,从而优化IM服务的内容和功能,提高用户的使用粘性。

用户活跃时间段是指用户在IM服务中的活跃时间段。通过分析用户活跃时间段,可以了解用户的活跃习惯,从而优化IM服务的整体设计。例如,可以通过分析用户活跃时间段,了解哪些时间段用户活跃度较高,从而在这些时间段进行服务器资源的动态调配,提高系统的稳定性和响应速度。

五、好友关系数据

好友关系数据是指用户在IM服务中的好友关系数据。这些数据可以细分为好友数量、好友关系类型、好友互动频次等。好友数量是指用户在IM服务中的好友数量。通过分析好友数量,可以了解用户的社交情况,从而优化IM服务的社交功能设计。例如,可以通过分析用户的好友数量,了解用户的社交活跃度,从而优化IM服务的社交功能,提高用户的社交体验。

好友关系类型是指用户在IM服务中的好友关系类型。通过分析好友关系类型,可以了解用户的社交情况,从而优化IM服务的社交功能设计。例如,可以通过分析用户的好友关系类型,了解用户的社交关系,从而优化IM服务的社交功能,提高用户的社交体验。

好友互动频次是指用户在IM服务中与好友的互动频次。通过分析好友互动频次,可以了解用户的社交情况,从而优化IM服务的社交功能设计。例如,可以通过分析用户的好友互动频次,了解用户的社交活跃度,从而优化IM服务的社交功能,提高用户的社交体验。

六、互动频次数据

互动频次数据是指用户在IM服务中与其他用户的互动频次数据。这些数据可以细分为消息发送频次、消息接收频次、互动时间段等。消息发送频次是指用户在IM服务中发送消息的频次。通过分析消息发送频次,可以了解用户的互动情况,从而优化IM服务的互动功能设计。例如,可以通过分析用户的消息发送频次,了解用户的互动活跃度,从而优化IM服务的互动功能,提高用户的互动体验。

消息接收频次是指用户在IM服务中接收消息的频次。通过分析消息接收频次,可以了解用户的互动情况,从而优化IM服务的互动功能设计。例如,可以通过分析用户的消息接收频次,了解用户的互动活跃度,从而优化IM服务的互动功能,提高用户的互动体验。

互动时间段是指用户在IM服务中的互动时间段。通过分析互动时间段,可以了解用户的互动情况,从而优化IM服务的互动功能设计。例如,可以通过分析用户的互动时间段,了解用户的互动活跃度,从而优化IM服务的互动功能,提高用户的互动体验。

七、用户反馈数据

用户反馈数据是指用户在使用IM服务过程中提出的各种反馈、建议、投诉等。这些数据可以细分为反馈类型、反馈频次、反馈内容等。反馈类型是指用户提出的反馈的类型。通过分析反馈类型,可以了解用户对IM服务的关注点,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析用户的反馈类型,了解用户对哪些功能、内容有较多的反馈,从而进行针对性的优化,提高用户的使用体验。

反馈频次是指用户提出反馈的频次。通过分析反馈频次,可以了解用户对IM服务的关注程度,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析用户的反馈频次,了解用户对哪些功能、内容有较多的反馈,从而进行针对性的优化,提高用户的使用体验。

反馈内容是指用户提出的反馈的具体内容。通过分析反馈内容,可以了解用户对IM服务的具体需求、建议等,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析用户的反馈内容,了解用户对哪些功能、内容有具体的需求、建议,从而进行针对性的优化,提高用户的使用体验。

八、广告投放数据

广告投放数据是指在IM服务中进行广告投放产生的数据。这些数据可以细分为广告点击率、广告展示次数、广告转化率等。广告点击率是指用户点击广告的比例。通过分析广告点击率,可以了解广告的吸引力,从而优化广告内容、形式等。例如,可以通过分析广告点击率,了解哪些类型的广告吸引用户点击,从而进行针对性的优化,提高广告的点击率。

广告展示次数是指广告在IM服务中展示的次数。通过分析广告展示次数,可以了解广告的曝光度,从而优化广告的投放策略。例如,可以通过分析广告展示次数,了解哪些时间段、哪些位置的广告展示次数较多,从而进行针对性的优化,提高广告的曝光度。

广告转化率是指用户点击广告后进行的后续行为,如注册、购买等的比例。通过分析广告转化率,可以了解广告的效果,从而优化广告的内容、形式等。例如,可以通过分析广告转化率,了解哪些类型的广告转化效果较好,从而进行针对性的优化,提高广告的转化率。

九、用户留存数据

用户留存数据是指用户在IM服务中的留存情况数据。这些数据可以细分为日留存率、周留存率、月留存率等。日留存率是指每天使用IM服务的用户数量。通过分析日留存率,可以了解用户的留存情况,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析日留存率,了解用户在每天的留存情况,从而进行针对性的优化,提高用户的留存率。

周留存率是指每周使用IM服务的用户数量。通过分析周留存率,可以了解用户的留存情况,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析周留存率,了解用户在每周的留存情况,从而进行针对性的优化,提高用户的留存率。

月留存率是指每月使用IM服务的用户数量。通过分析月留存率,可以了解用户的留存情况,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析月留存率,了解用户在每月的留存情况,从而进行针对性的优化,提高用户的留存率。

十、用户满意度数据

用户满意度数据是指用户对IM服务的满意程度数据。这些数据可以细分为满意度评分、满意度反馈、满意度变化趋势等。满意度评分是指用户对IM服务的整体满意度评分。通过分析满意度评分,可以了解用户对IM服务的整体满意程度,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析满意度评分,了解用户对IM服务的整体满意程度,从而进行针对性的优化,提高用户的满意度。

满意度反馈是指用户对IM服务的具体满意度反馈。通过分析满意度反馈,可以了解用户对IM服务的具体满意程度,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析满意度反馈,了解用户对哪些功能、内容有具体的满意度,从而进行针对性的优化,提高用户的满意度。

满意度变化趋势是指用户对IM服务的满意度变化趋势。通过分析满意度变化趋势,可以了解用户对IM服务的满意度变化情况,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析满意度变化趋势,了解用户对IM服务的满意度变化情况,从而进行针对性的优化,提高用户的满意度。

十一、用户流失数据

用户流失数据是指用户在IM服务中的流失情况数据。这些数据可以细分为流失用户数量、流失原因、流失预警等。流失用户数量是指在一定时间段内流失的用户数量。通过分析流失用户数量,可以了解用户的流失情况,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析流失用户数量,了解用户在不同时间段的流失情况,从而进行针对性的优化,减少用户的流失。

流失原因是指用户流失的具体原因。通过分析流失原因,可以了解用户流失的具体原因,从而优化IM服务的功能、内容等。例如,可以通过分析流失原因,了解用户流失的具体原因,从而进行针对性的优化,减少用户的流失。

流失预警是指通过分析用户的行为数据、聊天内容数据等,进行用户流失的预警。通过分析流失预警数据,可以提前了解用户流失的可能性,从而进行针对性的优化,减少用户的流失。例如,可以通过分析流失预警数据,了解用户流失的可能性,从而进行针对性的优化,减少用户的流失。

通过对IM服务中的这些数据进行深入挖掘和分析,可以帮助我们更好地了解用户的需求、习惯、偏好等,从而优化IM服务的功能、内容,提高用户的使用体验和满意度。

相关问答FAQs:

IM服务有哪些数据值得挖掘?

IM(即时通讯)服务在现代社会中扮演着重要的角色,用户通过这一平台进行沟通和交流。对于企业和开发者而言,IM服务中蕴藏着大量的数据,这些数据可以为商业决策、用户体验优化以及市场策略制定提供重要支持。以下是一些值得挖掘的数据类型:

  1. 用户行为数据
    用户在IM服务中的行为数据是最为关键的信息之一。这些数据包括用户的登录频率、在线时长、消息发送和接收的数量、使用的功能(如语音通话、视频通话等)以及用户间的互动模式。这些数据可以帮助企业了解用户习惯,识别活跃用户和沉默用户,进而制定个性化的营销策略和用户激励措施。

  2. 内容交互数据
    用户在IM服务中分享的内容类型及其交互情况同样值得关注。这些内容可能包括文本消息、图片、视频、链接等。分析这些数据能够揭示用户的兴趣和偏好,帮助企业优化内容推荐系统,提升用户粘性。例如,通过分析用户常分享的内容类型,企业可以精准地投放广告或推送相关的产品信息,从而提高转化率。

  3. 社交网络分析数据
    IM服务不仅是用户之间的直接沟通工具,也是社交网络的一个重要组成部分。通过分析用户之间的联系和互动,可以构建用户的社交图谱,识别出关键意见领袖(KOL)和核心用户。这些数据能够为企业的市场营销策略提供支持,帮助其找到最有效的传播渠道。

IM服务的数据挖掘有什么实际应用?

IM服务中数据挖掘的实际应用非常广泛,涵盖了多个领域。

  1. 用户体验优化
    通过对用户行为数据的深入分析,企业可以识别出用户在使用IM服务时可能遇到的问题,从而优化用户体验。例如,如果发现用户在某个功能上停留时间过长,可能表明该功能的使用体验不佳,企业可以针对性地进行改进。

  2. 精准营销
    利用内容交互数据,企业可以根据用户的兴趣和行为进行精准营销。通过分析用户的聊天记录和分享内容,企业能够推送个性化的广告或产品推荐,提高用户的购买意愿和转化率。

  3. 新产品开发
    IM服务中的数据挖掘还可以为新产品的开发提供支持。分析用户需求和痛点,能够帮助企业识别市场空白,创新出符合用户期望的新功能或产品。例如,通过对用户反馈和使用数据的分析,企业可以开发出更符合用户需求的即时通讯功能。

如何有效进行IM服务的数据挖掘?

数据挖掘的有效性不仅依赖于数据的获取,更与分析方法和工具的选择密切相关。以下是一些有效的数据挖掘策略:

  1. 数据清洗与预处理
    在进行数据挖掘之前,确保数据的质量至关重要。数据清洗和预处理可以去除冗余和无关的数据,确保分析结果的准确性。使用数据清洗工具可以帮助快速识别和修复数据中的错误。

  2. 选择合适的分析工具
    根据数据的特性选择合适的分析工具和技术。对于用户行为数据,可以采用时间序列分析、聚类分析等方法;而对于内容交互数据,可以利用自然语言处理(NLP)技术进行文本分析,提取用户兴趣关键词。

  3. 建立反馈机制
    在数据挖掘的过程中,建立用户反馈机制可以帮助企业不断优化数据分析的方向和策略。通过收集用户的反馈和建议,企业可以更好地理解用户需求,调整数据挖掘策略。

  4. 跨部门合作
    数据挖掘需要多部门的协作,包括市场部、产品部和技术部等。通过跨部门合作,能够更全面地理解数据背后的业务价值,制定出更具针对性的策略。

IM服务的数据隐私问题如何解决?

在进行IM服务的数据挖掘时,数据隐私问题不容忽视。以下是一些解决方案:

  1. 数据匿名化
    在分析用户数据时,可以通过数据匿名化技术确保用户的个人信息不被泄露。匿名化处理后的数据仍然可以提供有价值的洞察,而不影响用户的隐私。

  2. 用户授权机制
    在收集用户数据之前,确保获得用户的授权。透明的数据收集政策能够增强用户的信任感,提升用户的参与度。

  3. 遵循法律法规
    遵循相关的数据保护法律法规(如GDPR或CCPA)是企业在进行数据挖掘时必须遵循的原则。确保数据收集和使用过程合法合规,可以有效降低法律风险。

  4. 定期审计与评估
    定期对数据使用情况进行审计与评估,确保数据的安全和合规。通过定期检查,企业可以发现潜在的问题并及时采取措施,确保用户数据的安全。

总结

IM服务中蕴藏着丰富的数据,这些数据在用户行为分析、内容交互、社交网络分析等方面具有重要的挖掘价值。企业通过有效的数据挖掘,不仅可以优化用户体验,还能实现精准营销和新产品开发。然而,在进行数据挖掘的过程中,数据隐私问题也需要引起重视,通过数据匿名化、用户授权机制和法律合规等措施,可以有效保护用户的隐私。通过合理利用IM服务的数据,企业能够更好地满足用户需求,提升竞争力。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,帆软不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。具体产品功能请以帆软官方帮助文档为准,或联系您的对接销售进行咨询。如有其他问题,您可以通过联系blog@fanruan.com进行反馈,帆软收到您的反馈后将及时答复和处理。

Aidan
上一篇 2024 年 9 月 17 日
下一篇 2024 年 9 月 17 日

传统式报表开发 VS 自助式数据分析

一站式数据分析平台,大大提升分析效率

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作
可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel
可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL
内置50+图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事
可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布
BI分析看板Demo>

每个人都能上手数据分析,提升业务

通过大数据分析工具FineBI,每个人都能充分了解并利用他们的数据,辅助决策、提升业务。

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

FineBI助力高效分析
易用的自助式BI轻松实现业务分析
随时根据异常情况进行战略调整
免费试用FineBI

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

FineBI助力高效分析
丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景
打通不同条线数据源,实现数据共享
免费试用FineBI

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

FineBI助力高效分析
告别重复的人事数据分析过程,提高效率
数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私
免费试用FineBI

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

FineBI助力高效分析
高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担
协作共享功能避免了内部业务信息不对称
免费试用FineBI

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

FineBI助力高效分析
为决策提供数据支持,还原库存体系原貌
对重点指标设置预警,及时发现并解决问题
免费试用FineBI

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

FineBI助力高效分析
融合多种数据源,快速构建数据中心
高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI
免费试用FineBI

帆软大数据分析平台的优势

01

一站式大数据平台

从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现。所有操作都可在一个平台完成,每个企业都可拥有自己的数据分析平台。

02

高性能数据引擎

90%的千万级数据量内多表合并秒级响应,可支持10000+用户在线查看,低于1%的更新阻塞率,多节点智能调度,全力支持企业级数据分析。

03

全方位数据安全保护

编辑查看导出敏感数据可根据数据权限设置脱敏,支持cookie增强、文件上传校验等安全防护,以及平台内可配置全局水印、SQL防注防止恶意参数输入。

04

IT与业务的最佳配合

FineBI能让业务不同程度上掌握分析能力,入门级可快速获取数据和完成图表可视化;中级可完成数据处理与多维分析;高级可完成高阶计算与复杂分析,IT大大降低工作量。

使用自助式BI工具,解决企业应用数据难题

数据分析平台,bi数据可视化工具

数据分析,一站解决

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作

可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel

数据分析平台,bi数据可视化工具

可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL

数据分析平台,bi数据可视化工具

图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事

数据分析平台,bi数据可视化工具

可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布

数据分析平台,bi数据可视化工具

每个人都能使用FineBI分析数据,提升业务

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

易用的自助式BI轻松实现业务分析

随时根据异常情况进行战略调整

数据分析平台,bi数据可视化工具

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景

打通不同条线数据源,实现数据共享

数据分析平台,bi数据可视化工具

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

告别重复的人事数据分析过程,提高效率

数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私

数据分析平台,bi数据可视化工具

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担

协作共享功能避免了内部业务信息不对称

数据分析平台,bi数据可视化工具

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

为决策提供数据支持,还原库存体系原貌

对重点指标设置预警,及时发现并解决问题

数据分析平台,bi数据可视化工具

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

融合多种数据源,快速构建数据中心

高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI

数据分析平台,bi数据可视化工具

商品分析痛点剖析

01

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

02

定义IT与业务最佳配合模式

FineBI以其低门槛的特性,赋予业务部门不同级别的能力:入门级,帮助用户快速获取数据和完成图表可视化;中级,帮助用户完成数据处理与多维分析;高级,帮助用户完成高阶计算与复杂分析。

03

深入洞察业务,快速解决

依托BI分析平台,开展基于业务问题的探索式分析,锁定关键影响因素,快速响应,解决业务危机或抓住市场机遇,从而促进业务目标高效率达成。

04

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

电话咨询
电话咨询
电话热线: 400-811-8890转1
商务咨询: 点击申请专人服务
技术咨询
技术咨询
在线技术咨询: 立即沟通
紧急服务热线: 400-811-8890转2
微信咨询
微信咨询
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
投诉入口
投诉入口
总裁办24H投诉: 173-127-81526
商务咨询