数据挖掘
大多数企业不缺数据，缺的是「同一件事只有一个数字」。数据挖掘的第一步往往不是建模，而是统一口径、把脏数据洗干净、把管道跑稳。
01 / 服务范围
01
数据接入与同步
数据库、API、Excel、设备日志与第三方平台的增量同步，断点续传与去重。
02
数据治理
主数据管理、指标口径统一、质量校验规则与字段级血缘追踪。
03
ETL / ELT 管道
定时调度、依赖管理、失败重试、增量补偿与监控告警。
04
特征工程与建模
分群聚类、流失预测、关联规则、归因分析与实验设计。
05
知识图谱
实体抽取、关系构建、图谱查询与可视化探索。
06
BI 与看板
指标体系设计、多维分析、移动端看板与自动报表推送。
02 / 交付物清单
数仓分层设计ODS-DWD-DWS-ADS 模型、表结构与命名规范
ETL 作业包调度配置、依赖关系与告警规则
指标字典每个指标的定义、口径、计算逻辑与负责人
BI 看板PC 与移动端，支持钻取、筛选与导出
分析报告关键发现、原因拆解与可执行建议
数据质量报告完整性、一致性、及时性的量化评分
03 / 技术栈
PythonSQLAirflowDolphinSchedulerFlinkClickHouseMySQLEChartsNeo4j
技术栈按项目实际需要选择，不强行套用。
04 / 适用场景
经营分析
营收、毛利、渠道、区域的统一口径与实时看板，开会不再对数。
用户运营
RFM 分群、流失预警、复购提升策略与效果追踪。
生产数据分析
良率、稼动率、能耗与设备 OEE 的关联分析。
风控与反欺诈
异常交易识别、关联网络分析与规则迭代。
05 / 常见问题
我们的数据很乱，能做得起来吗？
这正是我们最常接的活。先做数据资产盘点与质量评估，出一份「哪些能用、哪些要先修」的清单，再分批治理，不需要等全部干净才开始。
一定要建数据仓库吗？
数据量小、分析需求简单时，直连业务库加视图再配 BI 就够用。只有当多源、需保留历史、口径复杂时才建议上数仓，我们会给出成本对比。
看板能在手机上看吗？
可以，看板做移动端自适应，也能嵌入企业微信或钉钉的工作台。