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從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)性更強(qiáng)、更準(zhǔn)確、更具有應(yīng)用價(jià)值的品牌汽車銷量的預(yù)測(cè)。1網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個(gè)比較有代表性的品牌汽車作為研究對(duì)象,收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數(shù)據(jù)。根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買決策過程,消費(fèi)者在產(chǎn)生購(gòu)車需求后,大多數(shù)購(gòu)車消費(fèi)者都會(huì)通過搜索引擎從網(wǎng)絡(luò)中快速獲取到所需要的信息,而關(guān)鍵詞搜索是在線信息搜索時(shí)**常用的策略,所以將用戶搜索關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。本文選擇國(guó)內(nèi)應(yīng)用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進(jìn)行詳細(xì)說明。關(guān)鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的方法,結(jié)合汽車品牌、**車型信息、車型配置指標(biāo)數(shù)據(jù)等各個(gè)方面的信息,對(duì)網(wǎng)絡(luò)上與大眾品牌汽車相關(guān)的新聞、論壇文章、點(diǎn)評(píng)、分享交流等信息進(jìn)行查找收集,剔除掉一些無用信息后,再使用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)對(duì)原始文本進(jìn)行關(guān)鍵詞提取,得到關(guān)鍵詞列表及其權(quán)重,選定其中權(quán)值較高的“大眾”、“大眾4S店”、“大眾SUV”、“大眾POLO”、“大眾商務(wù)車”等為初始關(guān)鍵詞。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),更理解需求,支持個(gè)性化定制。RFM數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)
挖掘技術(shù)來自于機(jī)器學(xué)習(xí),但是機(jī)器學(xué)習(xí)研究并沒有把海量數(shù)據(jù)作為處理對(duì)象。所以數(shù)據(jù)挖掘需要對(duì)算法進(jìn)行改造,使算法性能和空間占用實(shí)用化。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘有其獨(dú)特的內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別,從概念上來說的話,是可分,數(shù)據(jù)挖掘重在發(fā)現(xiàn)知識(shí),模式識(shí)別重在理解事物??紤]到數(shù)據(jù)本身,數(shù)據(jù)挖掘的建模過程通常需要六個(gè)步驟:了解業(yè)務(wù)、了解數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、建立模型、評(píng)估模型、部署模型。必須在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步研究。自媒體數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。
然后圍繞選取的初始關(guān)鍵詞綜合使用了長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞拓展法、站長(zhǎng)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(gè)包含276個(gè)關(guān)鍵詞的初始詞庫(kù)。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(kù)中各關(guān)鍵詞相同時(shí)間段內(nèi)月度搜索數(shù)據(jù),針對(duì)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(gè)月或者搜索指數(shù)過低的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)),**后得到118個(gè)符合要求的關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)。但是并不是每個(gè)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(gè)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)),共計(jì)37個(gè)。然后采用時(shí)差相關(guān)分析確定上一步篩選出的關(guān)鍵詞搜索指數(shù)與大眾品牌汽車銷量的時(shí)滯階數(shù)均處于滯后1~3階的范圍(網(wǎng)絡(luò)搜索行為是一種即時(shí)性行為,而購(gòu)買汽車作為重大經(jīng)濟(jì)決策,消費(fèi)者一般都會(huì)在做出購(gòu)買決策前幾個(gè)月就開始搜索相關(guān)的信息)?,F(xiàn)有研究針對(duì)相關(guān)性分析結(jié)果一般有兩種處理方法:***種是直接選取相關(guān)性**高的作為***的解釋變量;第二種是利用指數(shù)合成方法將合成后的關(guān)鍵指數(shù)作為解釋變量。兩種方法難免都會(huì)造成有效信息的損失。
也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問題。在早期團(tuán)隊(duì)資金有限的情況下,如何更好地提升用戶體驗(yàn)?如果給用戶的推薦千篇一律、沒有亮點(diǎn),會(huì)使得用戶在一開始就對(duì)產(chǎn)品失去了興趣,放棄使用。所以冷啟動(dòng)的問題需要上線新產(chǎn)品認(rèn)真地對(duì)待和研究。在產(chǎn)品剛剛上線,新用戶到來的時(shí)候,如果沒有他在應(yīng)用上的行為數(shù)據(jù),也無法預(yù)測(cè)其興趣。另外,當(dāng)新商品上架也會(huì)遇到冷啟動(dòng)的問題,沒有收集到任何一個(gè)用戶對(duì)其瀏覽,點(diǎn)擊或者購(gòu)買的行為,也無從判斷將商品如何進(jìn)行推薦。所以在冷啟動(dòng)的時(shí)候要同時(shí)考慮用戶的冷啟動(dòng)和物品的冷啟動(dòng)。我總結(jié)了并延伸了項(xiàng)亮在《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》中的一些方法,可以參考:a.提供熱門內(nèi)容,類似剛才所介紹的熱度算法,將熱門的內(nèi)容優(yōu)先推給用戶。b.利用用戶注冊(cè)信息,可以收集人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的一些特征,如性別、國(guó)籍、學(xué)歷、居住地來預(yù)測(cè)用戶的偏好,當(dāng)然在極度強(qiáng)調(diào)用戶體驗(yàn)的***,注冊(cè)過程的過于繁瑣也會(huì)影響到用戶的轉(zhuǎn)化率,所以另外一種方式更加簡(jiǎn)單且有效,即利用用戶社交網(wǎng)絡(luò)賬號(hào)授權(quán)登陸,導(dǎo)入社交網(wǎng)站上的好友信息或者一些行為數(shù)據(jù)。c.在用戶登錄時(shí)收集對(duì)物品的反饋,了解用戶興趣,推送相似的物品。d.在一開始引入**知識(shí),建立知識(shí)庫(kù)、物品相關(guān)度表。基于二八法則或ABC法則,挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。
采用R語言針對(duì)“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車的銷量預(yù)測(cè)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(shí)針對(duì)三個(gè)品牌建立傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型——自回歸積分滑動(dòng)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(cè)能力,本文選取均方根誤差(RMSE)、平均***百分比誤差(MAPE)兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果,各模型測(cè)試集預(yù)測(cè)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(cè)效果均有***優(yōu)勢(shì),相比傳統(tǒng)的時(shí)間序列ARIMA模型大幅度提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,而且從MAPE指標(biāo)結(jié)果來看,ARIMA模型對(duì)于不同品牌汽車銷量預(yù)測(cè)差異非常大(奧迪比本田高了近15%),機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)性能比較穩(wěn)定。所有模型中性能**優(yōu)的是隨機(jī)森林模型,預(yù)測(cè)平均誤差為,比ARIMA模型降低了,相比文獻(xiàn)[15]、[16]對(duì)大眾及奧迪相同品牌汽車月度銷量預(yù)測(cè)的MAPE分別降低了,預(yù)測(cè)精度有了***提升。從本質(zhì)上分析,網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)品牌汽車銷量之間的關(guān)系并不是單純的線性關(guān)系,其中非線性關(guān)系的程度應(yīng)該大于線性關(guān)系的程度,因而兩種非線性機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)更為精確。掌握關(guān)鍵技術(shù),并擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。咨詢數(shù)據(jù)挖掘歸因分析
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1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù):這是構(gòu)建模型之前的之后一個(gè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟。這一步可以分為四個(gè)部分:變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創(chuàng)建、變量的轉(zhuǎn)換。2.建立模型:模型構(gòu)建是一個(gè)迭代過程。您需要仔細(xì)研究各種模型,以確定哪種模型對(duì)解決特定業(yè)務(wù)問題有用。部分?jǐn)?shù)據(jù)用于構(gòu)建模型,其余數(shù)據(jù)用于測(cè)試和驗(yàn)證生成的模型。有時(shí)還有第三組數(shù)據(jù),稱為驗(yàn)證集,因?yàn)闇y(cè)試聚會(huì)受到模型特性的影響,需要一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)集來檢驗(yàn)?zāi)P偷臏?zhǔn)確性。要訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型,您需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分,一部分用于訓(xùn)練模型,另一部分用于測(cè)試模型。3.評(píng)價(jià)模型:建立模型后,需要對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),解釋模型的價(jià)值。測(cè)試集的準(zhǔn)確性只對(duì)用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有影響。在實(shí)際應(yīng)用中,有必要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類型及其相關(guān)成本。經(jīng)驗(yàn)表明,高效的模型不一定是正確的模型。造成這種情況的直接原因是模型中內(nèi)置了各種假設(shè),因此直接在現(xiàn)實(shí)世界中測(cè)試模型非常重要。先小面積應(yīng)用,得到一些測(cè)試數(shù)據(jù),滿意后再大面積推廣。 RFM數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是以暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)為一體的人工智能理論與算法軟件開發(fā),大數(shù)據(jù)服務(wù),軟件即服務(wù)(SaaS),數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案,經(jīng)營(yíng)性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務(wù),信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù),信息技術(shù)咨詢服務(wù),社會(huì)經(jīng)濟(jì)咨詢【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目,經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)?!科髽I(yè),公司成立于2019-12-11,地址在聯(lián)航路1588弄(浦江鎮(zhèn)481街坊6/2丘)1幢技術(shù)中心主樓108室。至創(chuàng)始至今,公司已經(jīng)頗有規(guī)模。公司主要經(jīng)營(yíng)暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案等,我們始終堅(jiān)持以可靠的產(chǎn)品質(zhì)量,良好的服務(wù)理念,優(yōu)惠的服務(wù)價(jià)格誠(chéng)信和讓利于客戶,堅(jiān)持用自己的服務(wù)去打動(dòng)客戶。暖榕,暖榕智能集中了一批經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)及管理專業(yè)人才,能為客戶提供良好的售前、售中及售后服務(wù),并能根據(jù)用戶需求,定制產(chǎn)品和配套整體解決方案。我們本著客戶滿意的原則為客戶提供暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案產(chǎn)品售前服務(wù),為客戶提供周到的售后服務(wù)。價(jià)格低廉優(yōu)惠,服務(wù)周到,歡迎您的來電!