数塔问题算法datale怎么访问?

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&2018 Swkong.comdatale数塔企业大数据面向中小企业大数据营销获客平台
对中小企业的发展来看,目前面临的四大核心问题是:第一是如何获得精准的目标客户,对于中小企业来说获得客户很大部分都是依靠黄页,地毯式扫楼,或者朋友介绍,这存在的一个问题就是效率低而且成本高;第二是如何有效的对老客户进行维护,企业CRM上冗杂的信息缺少优化的工具,难以从中筛选出有限营销线索;第三是如何提升业务能力,客户的获取以及老客户的维护难,直接导致了业务能力的下降;第四是如何提升企业在行业当中的品牌竞争力。
针对中小企业面临的痛点和难点探码科技开发一款适用于中小企业的企业大数据营销获客平台——数塔Datale。数塔是一个基于Datale大数据采集、机器学习、模型算法、知识图谱、时序分析等人工智能技术的企业大数据SAAS工具平台,通过分析和挖掘全网在线企业数据信息,再结合企业内部的CRM系统,为2B企业精准挖掘潜在企业客户。
从另一个层面来看Datale数塔提供浅显易懂的大数据接入方法,从企业查询、获客、成长性评价、授信分析、舆情预警等业务场景出发,开创性的应用机器学习等人工智能技术、评估企业成长价值和投资价值、预测企业全生命周期经营状况,为中小企业提供各种专业的大数据智能服务。
datale的数据挖掘主要来源于三个方面
第一是datale跟天眼查、企查查等工商大数据平台建立了深度合作关系,相互打通API接口调取数据;
第二是datale开放了企业填报端口,授权企业可以直接填报信息到平台上来,形成数据自用和数据自治;
第三是datale依托探码Dyson Web大数据采集系统,构建了一个庞大的网络爬虫24小时自动运转。
基于中国企业的特点,数塔建立了统一的后台线索库。目前累积已有3000万+企业大数据,数据来自于全网的企业信息、第三方数据以及工商系统,包含工商信息、销售信息、知识产权、团队招聘、新闻舆情等;多维度展示,多数据洞察,一键查尽企业数据。此外,数塔也会根据网上的即时信息和用户的实际使用情况,自动更新、补全数据库。
在搭建企业大数据平台上Datale数塔历经了四个时间段的沉淀
第一个阶段2015年行业信息数据采集。与美国多家初创企业合作构建了律师大数据、医生大数据、企业网站资源采集大数据等项目,积累了部分数据资源。
第二个阶段2016年启动网络舆情采集以及构建企业数据库系统。启动基于Datale的企业舆情大数据集群系统,采集网络舆情数据并实现商业化。同时开始构建国内企业信息数据库,包括工商数据合作,企业信息收集,网络数据爬虫。
第三个阶段2017年企业数据库达到1000+万。进行多源数据采集,使国内企业数据量增加到千万级别,达到500TB的数据存量。
第四个阶段2018年完成企业成长性模型构建。完成企业成长性模型的测试和上线,实现100多个数据节点的多维建模,植入机器学习算法。
数塔除了工商数据挖掘之外,还有互联网信息的爬取,其次,数塔通过数据清洗、采集、规整和入库等数据处理步骤搭建数据库和企业知识图谱,并根据这个图谱为客户进一步匹配优质的潜在客户。可以说数塔是专注中小企业大数据领域的内容营销和企业大数据个性化定制。
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