通過收集用戶瀏覽、搜索、購買等行為數(shù)據(jù)，運用關聯(lián)規(guī)則、聚類算法等數(shù)據(jù)挖掘技術對用戶行為進行深度分析，更好地理解用戶的旅游需求和偏好。

利用協(xié)同過濾、深度學習等技術，根據(jù)用戶的歷史行為和興趣特點，為用戶提供個性化的景點推薦、活動推薦等服務。

運用時間序列分析、機器學習等預測技術，對未來的游客數(shù)量、消費趨勢等進行預測，于提前做好資源調(diào)配和服務準備。

通過自然語言處理和深度學習等技術，建立智能客服系統(tǒng)，實現(xiàn)小時無人值守的咨詢服務。

對于企業(yè)購咨詢方面，數(shù)據(jù)挖掘技術幫助我司從大量的歷史購案例中提取有價值的信息，找出影響購成功的因素，為企業(yè)的購決策提供科學依據(jù)。通過對目標公司的財務、業(yè)務、市場等多方面的數(shù)據(jù)分析，評估購的風險和收益。

在電商領域，數(shù)據(jù)挖掘技術幫助我司了解消費者的購物習慣、喜好，優(yōu)化商品推薦；通過銷售數(shù)據(jù)的分析，預測產(chǎn)品的銷售趨勢，制定更有效的銷售策略。