客戶分析|組合分析|資產配置|風險配置|經濟預測|銷售預測

十五種易於使用的工具使用了人格心理學,投資組合理論,宏觀經濟學,客戶關係管理,數學統計和機器學習的知識,使您可以輕鬆地分享想法並提高工作效率。

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人格特質

職業3A

勾畫出你職業生涯的核心。

職業3A可以快速概述您的行為方式,職業驅動力和個人技能。 根據評估結果,列出最合適的職業,幫助您思考職業選擇的方向。 您可以邀請朋友組成一個團隊,並通過輸入相同的團隊名稱來查詢團隊的評估結果,這可以幫助您更好地與具有不同優先級和偏好的同事建立關係。

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行為風格

此評估可以快速確定你的行為風格。

職涯動力

此評估將幫助你瞭解是什麼驅動著你的職業生涯。

個人技能

此評估將幫助你確定在工作中最喜歡使用哪些個人技能。

聚類2A

聚類分析

聚類分析工具。

聚類是一種無監督的機器學習技術,它將相似的對象分組到同一個聚類中。聚類2A結合了兩種最流行的聚類算法K-means和DBSCAN,幫助你發現數據中有趣的模式。例如,它可以根據客戶的消費行為幫助你找到不同的客戶群體。

K-means 模型

K-means算法要求指定聚類的數量。其主要目標是在大量高維數據中找到有代表性的數據點 (稱為質心),然後根據這些質心為每個數據點分配最近的質心。它可以很好地擴展到大量樣本,並已廣泛應用於許多不同領域。聚類2A使用K-means++選擇初始聚類中心以提高收斂速度。

DBSCAN 模型

與K-means不同,DBSCAN不需要指定要生成的聚類數。DBSCAN算法基於密度處理數據點,主要是將特徵空間中足夠密集的點劃分為同一聚類,並且可以識別不屬於任何聚類的離群值,這非常適合檢測離群值。

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特徵數據
您可以根據客戶的購買行為 (RFM) 創建數據庫。
K-means 模型
該算法將樣本空間中的所有點劃分為K個相似度組。
DBSCAN 模型
該算法在檢測異常值和處理噪聲方面是非常有效的。