為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。對于SaaS服務(wù)，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫接口（如MySQL、Oracle、SQLserver）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；谙冗M(jìn)的自動處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調(diào)整幾個參數(shù)，即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù)，讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價值；所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢預(yù)測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。...

數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應(yīng)用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用也越來越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析用戶的購買行為、搜索行為、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，為電商企業(yè)提供的用戶畫像和產(chǎn)品推薦，從而提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率和留存率。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商企業(yè)進(jìn)行市場分析和競爭對手分析，為企業(yè)提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析用戶的交易記錄、信用評分、風(fēng)險評估等數(shù)據(jù)，為金融機(jī)構(gòu)提供更加的風(fēng)險控制和客戶管理。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行市場分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學(xué)的投資策略和風(fēng)險管理方案。即使是私有部署，也可以和已有系統(tǒng)隔離，并支持...

數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補(bǔ)性。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數(shù)據(jù)，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識發(fā)現(xiàn)過程。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法。相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法的延伸和延續(xù)。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法都建立在完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧之上，預(yù)測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，我們只能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計(jì)和技術(shù)的一種應(yīng)用，它把這些先進(jìn)復(fù)雜的技術(shù)綜合...

數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補(bǔ)性。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數(shù)據(jù)，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識發(fā)現(xiàn)過程。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法。相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法的延伸和延續(xù)。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法都建立在完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧之上，預(yù)測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，我們只能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計(jì)和技術(shù)的一種應(yīng)用，它把這些先進(jìn)復(fù)雜的技術(shù)綜合...

數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用：金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對客戶信用評估、風(fēng)險管理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶需求，提高風(fēng)險控制能力，優(yōu)化投資決策等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測市場趨勢，優(yōu)化資產(chǎn)配置，提高投資回報(bào)率。數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用：醫(yī)療行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對患者病歷、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地了解患者病情，提高診斷準(zhǔn)確率，優(yōu)化治療方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)預(yù)測疾病流行趨勢，提高公共衛(wèi)生管理能力。深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。金融數(shù)據(jù)挖掘哪幾種數(shù)...

數(shù)據(jù)挖掘是一種通過分析大量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的有價值信息的技術(shù)。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場趨勢、消費(fèi)者需求和競爭對手動態(tài)，從而制定更加科學(xué)的商業(yè)決策。我們的公司是一家專注于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的企業(yè)，我們的重心產(chǎn)品就是基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的解決方案。我們的產(chǎn)品可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為企業(yè)的決策提供有力支持。我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品具有以下特點(diǎn)：1.高效性：我們的產(chǎn)品可以快速地處理大量數(shù)據(jù)，提取出有價值的信息，幫助企業(yè)更快地做出決策。2.性：我們的產(chǎn)品可以根據(jù)企業(yè)的需求進(jìn)行定制，提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，幫助企業(yè)更好地了解市場和消費(fèi)者。3.可靠性：我們的產(chǎn)品采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法和技術(shù)，保證數(shù)據(jù)...

某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說的是，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳。基于內(nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個性化推薦一般會有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個性化推薦，和基于用戶行為的個性化推薦?；谟脩粜袨榈耐扑]，會有基于物品的協(xié)同過濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初，沒有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個時候就要依靠基于內(nèi)容的...

隨著智能制造技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能制造行業(yè)中的應(yīng)用也越來越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析生產(chǎn)過程中的傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，為制造企業(yè)提供更加的生產(chǎn)調(diào)度和質(zhì)量控制。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助制造企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和市場分析，為企業(yè)提供更加科學(xué)的產(chǎn)品開發(fā)和市場營銷策略。數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應(yīng)用，隨著電商行業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電商平臺。通過對用戶行為、購買記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助電商平臺更好地了解用戶需求，提高銷售轉(zhuǎn)化率，優(yōu)化商品推薦等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商平臺預(yù)測銷售趨勢，優(yōu)化庫存管理，提高運(yùn)營效率。為業(yè)務(wù)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級提供極速支持。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘...

數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補(bǔ)性。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數(shù)據(jù)，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識發(fā)現(xiàn)過程。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法。相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法的延伸和延續(xù)。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法都建立在完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧之上，預(yù)測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，我們只能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計(jì)和技術(shù)的一種應(yīng)用，它把這些先進(jìn)復(fù)雜的技術(shù)綜合...

然后針對不同價格區(qū)間的汽車銷量與相應(yīng)合成指數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測且平均***誤差百分?jǐn)?shù)均不超過4%，但是同一價格區(qū)間內(nèi)包含眾多不同品牌車型，預(yù)測結(jié)果無法提供有價值的決策支持；文獻(xiàn)［6］、文獻(xiàn)［7］針對大眾途觀和寶馬汽車銷量進(jìn)行預(yù)測研究，通過人工方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞的選取，發(fā)現(xiàn)加入百度關(guān)鍵詞作為解釋變量的模型相比傳統(tǒng)的ARMA模型，預(yù)測精度有了一定程度的提高；文獻(xiàn)［8］利用經(jīng)濟(jì)變量和谷歌在線搜索數(shù)據(jù)建立預(yù)測月度汽車**的多變量模型，結(jié)果表明包括谷歌搜索數(shù)據(jù)在內(nèi)的模型在統(tǒng)計(jì)上超過了大多數(shù)預(yù)測領(lǐng)域的傳統(tǒng)模型；文獻(xiàn)［9］提出了一種搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取方法，但是該選取方法**終**保留了相關(guān)性**高的...

建立這樣的數(shù)據(jù)庫需要專業(yè)人士、編輯等通過手動完成，有一定的工作量，但對于冷啟動階段的產(chǎn)品來說，是一個相對有效的方法。汽車之家網(wǎng)站在用戶查看一輛車的同時推薦與其相似的車另外一種情況是純文本的內(nèi)容沒有明確的參數(shù)特征，在這種情況下，需要通過文本分析技術(shù)來自動提取文本的關(guān)鍵詞(通過自然語言技術(shù)的進(jìn)行分詞），通過數(shù)據(jù)挖掘來找到文本與文本之間的聯(lián)系和相似性。熱度算法左：微博右：今日頭條另外，由于各種社會熱點(diǎn)話題普遍是人們關(guān)注較高的，以及由于在產(chǎn)品發(fā)展初期，沒有收集到大量用戶數(shù)據(jù)的情況下，“熱度算法”也是一種慣常使用的方式?！盁岫人惴ā凹磳狳c(diǎn)的內(nèi)容優(yōu)先推薦給用戶。這里值得注意的是，熱點(diǎn)不會永遠(yuǎn)是熱...

我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品已經(jīng)成功應(yīng)用于多個企業(yè)，取得了良好的效果。我們的客戶反饋非常好，他們認(rèn)為我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品可以幫助他們更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您正在尋找一家專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)，我們是您的的選擇。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助您更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您對我們的產(chǎn)品感興趣，歡迎隨時聯(lián)系我們，我們將竭誠為您服務(wù)。總之，我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品是一款高效、準(zhǔn)確、靈活、可視化的產(chǎn)品，可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您正在尋找一款的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，我們的產(chǎn)品是您的的選擇。為業(yè)務(wù)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級提供極速支持。咨詢數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具 提供一些可擴(kuò)展的機(jī)...

數(shù)據(jù)挖掘在能源行業(yè)的應(yīng)用：能源行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對能源消耗記錄、能源生產(chǎn)效率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助能源企業(yè)更好地了解能源消耗情況，提高能源利用效率，優(yōu)化能源生產(chǎn)方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助能源企業(yè)預(yù)測市場需求，提高能源供應(yīng)管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在社交媒體行業(yè)的應(yīng)用：社交媒體行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對用戶行為、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助社交媒體平臺更好地了解用戶需求，提高用戶體驗(yàn)，優(yōu)化廣告投放等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助社交媒體平臺預(yù)測用戶趨勢，提高社交媒體管理能力。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)預(yù)測未來趨勢和行為，從而制定更有效的營銷策略和業(yè)務(wù)計(jì)劃。工業(yè)...

建立這樣的數(shù)據(jù)庫需要專業(yè)人士、編輯等通過手動完成，有一定的工作量，但對于冷啟動階段的產(chǎn)品來說，是一個相對有效的方法。汽車之家網(wǎng)站在用戶查看一輛車的同時推薦與其相似的車另外一種情況是純文本的內(nèi)容沒有明確的參數(shù)特征，在這種情況下，需要通過文本分析技術(shù)來自動提取文本的關(guān)鍵詞(通過自然語言技術(shù)的進(jìn)行分詞），通過數(shù)據(jù)挖掘來找到文本與文本之間的聯(lián)系和相似性。熱度算法左：微博右：今日頭條另外，由于各種社會熱點(diǎn)話題普遍是人們關(guān)注較高的，以及由于在產(chǎn)品發(fā)展初期，沒有收集到大量用戶數(shù)據(jù)的情況下，“熱度算法”也是一種慣常使用的方式?！盁岫人惴ā凹磳狳c(diǎn)的內(nèi)容優(yōu)先推薦給用戶。這里值得注意的是，熱點(diǎn)不會永遠(yuǎn)是熱...

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是把現(xiàn)實(shí)生活中的問題抽象成一個數(shù)學(xué)模型，用數(shù)學(xué)方法求解這個數(shù)學(xué)模型，從而解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學(xué)科的影響，包括數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、領(lǐng)域知識和模式識別。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)往往忽略了實(shí)際效用，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計(jì)學(xué)提供的大部分技術(shù)，必須在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步研究，成為機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才能進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘還可以用于發(fā)現(xiàn)行為、異常情況和風(fēng)險預(yù)警等，幫助企業(yè)保護(hù)自身利益。物流數(shù)...

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價值分析器：?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對一個因...

采用R語言針對“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車的銷量預(yù)測建立了支持向量回歸模型及隨機(jī)森林模型，按照MAE值**小原則應(yīng)用網(wǎng)格搜索法（GridSearch）進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，同時針對三個品牌建立傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測模型——自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）進(jìn)行綜合比較分析。為了有效和直觀地衡量不同模型的預(yù)測能力，本文選取均方根誤差(RMSE)、平均***百分比誤差(MAPE)兩個指標(biāo)來評估預(yù)測結(jié)果，各模型測試集預(yù)測結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，無論從RMSE還是MAPE來說，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果均有***優(yōu)勢，相比傳統(tǒng)的時間序列ARIMA模型大幅度提高了預(yù)測準(zhǔn)確度，而且從MAPE...

數(shù)據(jù)挖掘，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是人工智能和數(shù)據(jù)庫研究的熱點(diǎn)，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指用常用的分析技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、以前未知的、具有潛在價值的信息數(shù)據(jù)挖掘使用數(shù)據(jù)挖掘主要包括分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和方差分析、網(wǎng)頁挖掘等，它們從不同的角度提取數(shù)據(jù)。首先簡單介紹一下什么是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特定信息和模式的過程，很多人將此過程視為知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法包括回歸、分類、聚類和模式檢測。在工程中，數(shù)據(jù)挖掘通常與大數(shù)據(jù)技術(shù)聯(lián)系在一起。在行業(yè)實(shí)踐中，從業(yè)者還必須對數(shù)據(jù)中包含的主題領(lǐng)域有合理的理解。行業(yè)分析方法常用于用戶畫像、商業(yè)智能、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等場景。數(shù)據(jù)挖...

數(shù)據(jù)挖掘在能源行業(yè)的應(yīng)用：能源行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對能源消耗記錄、能源生產(chǎn)效率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助能源企業(yè)更好地了解能源消耗情況，提高能源利用效率，優(yōu)化能源生產(chǎn)方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助能源企業(yè)預(yù)測市場需求，提高能源供應(yīng)管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在社交媒體行業(yè)的應(yīng)用：社交媒體行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對用戶行為、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助社交媒體平臺更好地了解用戶需求，提高用戶體驗(yàn)，優(yōu)化廣告投放等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助社交媒體平臺預(yù)測用戶趨勢，提高社交媒體管理能力。為業(yè)務(wù)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級提供極速支持。帕累托數(shù)據(jù)挖掘哪幾種數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學(xué)科的產(chǎn)物...

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是把現(xiàn)實(shí)生活中的問題抽象成一個數(shù)學(xué)模型，用數(shù)學(xué)方法求解這個數(shù)學(xué)模型，從而解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學(xué)科的影響，包括數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、領(lǐng)域知識和模式識別。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)往往忽略了實(shí)際效用，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計(jì)學(xué)提供的大部分技術(shù)，必須在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步研究，成為機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才能進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。用于零售、餐飲、電商、互聯(lián)網(wǎng)的智能數(shù)據(jù)分析建模工具。咨詢數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價數(shù)據(jù)挖掘在...

數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學(xué)科的產(chǎn)物，涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和模式識別。數(shù)據(jù)挖掘方法太復(fù)雜，無法按照來源分類，不容易理解和記憶。根據(jù)其目的，數(shù)據(jù)挖掘方法分為預(yù)測和描述類：預(yù)測和監(jiān)督學(xué)習(xí)。預(yù)測分析是指用一個或多個自變量來預(yù)測因變量的值，從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)作為訓(xùn)練集，建立模型，然后將這個模型應(yīng)用于當(dāng)前數(shù)據(jù)來推斷結(jié)果。以客戶違約作為預(yù)測分析的研究場景，客戶是否會違約是因變量，我們可以根據(jù)客戶的性別、年齡、收入、工作經(jīng)濟(jì)狀況、歷史信用狀況等進(jìn)行預(yù)測。百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。自媒體數(shù)據(jù)挖掘怎么用組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務(wù)業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點(diǎn)了一些東西或把商...

在構(gòu)建手機(jī)銀行的功能集時，我們需要采用對象視角。例如，在手機(jī)銀行的營銷響應(yīng)模型中，手機(jī)銀行的特征應(yīng)該反映對象的成本收益變量。比如年齡反映了使用手機(jī)銀行和去實(shí)體渠道的成本。當(dāng)建模者意識到標(biāo)簽是主觀的，他會對標(biāo)簽的選擇更加慎重；只有認(rèn)識到進(jìn)入模具的特征來自于對象，才能從對象的角度更高效地構(gòu)建特征集。首先我們來總結(jié)一下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的定義：數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。換句話說，數(shù)據(jù)挖掘試圖從海量數(shù)據(jù)中找到有用的信息。為每個客戶定制個性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗(yàn)。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘類型數(shù)據(jù)挖掘是一種基于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，它可以從海...

然后圍繞選取的初始關(guān)鍵詞綜合使用了長尾關(guān)鍵詞拓展法、站長工具以及網(wǎng)頁相關(guān)搜索推薦等方法拓展出數(shù)量更多的關(guān)鍵詞，剔除重復(fù)或者有歧義的關(guān)鍵詞后建立了一個包含276個關(guān)鍵詞的初始詞庫。關(guān)鍵詞搜索指數(shù)相關(guān)性分析首先利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具獲取初始詞庫中各關(guān)鍵詞相同時間段內(nèi)月度搜索數(shù)據(jù)，針對關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（剔除缺失數(shù)據(jù)超過6個月或者搜索指數(shù)過低的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)），**后得到118個符合要求的關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)。但是并不是每個關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)都與實(shí)際銷量存在相關(guān)關(guān)系。所以本文首先應(yīng)用傳統(tǒng)相關(guān)性分析方法通過判定各個關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)與大眾品牌汽車銷量的Spearman秩相關(guān)系數(shù)，篩選出相關(guān)系數(shù)大于（***相關(guān)）...

為什么需要個性化推薦？科技進(jìn)步帶來的是更大程度地提高效率和生產(chǎn)力已經(jīng)是無可爭辯的事實(shí)。隨著時代變遷的廣告業(yè)，從廣播、電視業(yè)廣告的輝煌，到互聯(lián)網(wǎng)門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的推薦位廣告，隨著人們的數(shù)據(jù)可被記錄并且計(jì)算，也隨之產(chǎn)生了計(jì)算廣告學(xué)這門新興學(xué)科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細(xì)地捕捉到用戶的需求，并且呈現(xiàn)給用戶更加恰當(dāng)?shù)膹V告，給互聯(lián)網(wǎng)公司帶來了巨額的廣告收入，這中間推薦系統(tǒng)功不可沒。早期的門戶網(wǎng)站充斥著banner廣告,并沒有精細(xì)觸達(dá)用戶電商的推薦系統(tǒng)則幫助電商網(wǎng)站**提高銷售額，亞馬遜通過個性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年...

數(shù)據(jù)挖掘源于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識，簡稱為KDD，這個概念先在1989年的第11屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會議上被提出。為了避免混淆，F(xiàn)ayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一個論文集中重新定義了KDD和數(shù)據(jù)挖掘的概念并進(jìn)行了區(qū)分。數(shù)據(jù)挖掘是在可接受的計(jì)算時間內(nèi)通過特定的算法生成特定模式的一個步驟。因此，在研究領(lǐng)域一般稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，而在工程領(lǐng)域被稱為數(shù)據(jù)挖掘?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的發(fā)展水平相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫技術(shù)在70年代的水平，在理論和方法上需要更多的指導(dǎo)和支持，才能夠更的應(yīng)用到實(shí)際中。數(shù)據(jù)挖掘可以用于描述性的挖掘任務(wù)和預(yù)測性的挖掘任務(wù)。在很多情況下，用戶...

0引言近年來，我國汽車產(chǎn)銷呈現(xiàn)較快增長，產(chǎn)銷總量屢創(chuàng)歷史新高，據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年中國汽車產(chǎn)銷均超2800萬輛，連續(xù)八年蟬聯(lián)全球***［1］。據(jù)車主之家網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)顯示，2009~2016年我國銷量排名**的品牌汽車占比高達(dá)，對于我國汽車消費(fèi)者而言，品牌效應(yīng)十分***。但是汽車生產(chǎn)廠商追求規(guī)模效應(yīng)時存在一定的盲目性，導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的問題日益凸顯。在嚴(yán)峻的形勢下，汽車生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)認(rèn)真分析市場未來的需求量和可能存在的變化趨勢，合理規(guī)劃生產(chǎn)計(jì)劃，采用以銷定產(chǎn)的生產(chǎn)策略。因此如何準(zhǔn)確地預(yù)測銷量，對于汽車生產(chǎn)企業(yè)研究市場行情及時調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營策略有著極其重要的意義。隨著人工智能的出...

我們是一家算法與數(shù)據(jù)挖掘解決方案提供商，成立于2019年12月。團(tuán)隊(duì)關(guān)鍵成員畢業(yè)于清華、上海交大、哈工大等名校，曾供職于阿里巴巴、螞蟻金服、國家信息中心、中國電信、中國移動研究院等公司。我們致力于前沿?cái)?shù)據(jù)和算法技術(shù)的研發(fā)落地，滿足客戶對業(yè)務(wù)增長、數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能化及行業(yè)升級的需求。支持SaaS、私有部署、個性化定制、API調(diào)用等多種服務(wù)方式。?觸手可及的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)?！芭拧痹朴?jì)算服務(wù)，讓廣大小微用戶輕松享受到前沿大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)帶來的好處，為業(yè)務(wù)優(yōu)化、預(yù)測、營銷規(guī)劃、行業(yè)升級提供支持。?定制化部署的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。個性化定制及私有部署，可為用戶提供一攬子解決方案，以及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的整體落地。實(shí)現(xiàn)...

為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。對于SaaS服務(wù)，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫接口（如MySQL、Oracle、SQLserver）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；谙冗M(jìn)的自動處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或IT知識，只需簡單調(diào)整幾個參數(shù)，即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù)，讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價值；所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢預(yù)測、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。...

客戶分群與評級：關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運(yùn)營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細(xì)致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌：基于前沿的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗(yàn)，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務(wù)解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。易用：只需簡單幾步拖拽和點(diǎn)擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘SaaS1.定義問題。開始搜索知識之前的個也是重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。應(yīng)...

我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品可以應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融、醫(yī)療、教育、零售等。我們的客戶遍布全球，包括一些聞名企業(yè)和機(jī)構(gòu)。如果您正在尋找一款高效、、可靠、易用的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，那么我們的產(chǎn)品一定是您的。我們的產(chǎn)品可以幫助您更好地了解市場和消費(fèi)者，制定更加科學(xué)的商業(yè)決策，提高企業(yè)的競爭力和盈利能力。如果您對我們的產(chǎn)品感興趣，歡迎聯(lián)系我們的客服人員，我們將竭誠為您服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息的方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)式增長，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也越來越受到重視。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù)，可以幫助企業(yè)做出更明智的決策。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表工具 注：這里的C...