線上數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

    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(gè)性化推薦一般會(huì)有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦，和基于用戶行為的個(gè)性化推薦?；谟脩粜袨榈耐扑]，會(huì)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(gè)時(shí)候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法?；趦?nèi)容的推薦一般來說，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會(huì)在產(chǎn)品初期打造階段引入**的知識(shí)來建立起商品的信息知識(shí)庫(kù)，建立商品之間的相關(guān)度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù)；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過程中，只需要利用用戶當(dāng)時(shí)的上下文情況：例如用戶正在看一個(gè)20萬左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來找到另外幾輛與這輛車相似的車來推薦給用戶。一般來說。全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺和眼光，怎能在智能時(shí)代贏得未來？線上數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用也越來越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析患者的病歷、診斷記錄、藥物使用記錄等數(shù)據(jù)，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更加的診斷和治療方案。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)和流行病監(jiān)測(cè)，為公共衛(wèi)生提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應(yīng)用，教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄、考試成績(jī)、行為記錄等數(shù)據(jù)，為教育機(jī)構(gòu)提供更加的學(xué)生評(píng)估和教學(xué)方案。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機(jī)構(gòu)進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評(píng)估和課程設(shè)計(jì)，為教育提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘常見問題安全可靠：只做技術(shù)服務(wù)，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時(shí)清理。

數(shù)據(jù)挖掘是一種基于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，它可以從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí)，幫助企業(yè)做出更加明智的決策。作為一種重心產(chǎn)品，數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)上具有的應(yīng)用前景。首先，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)分析。通過對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解市場(chǎng)的需求和趨勢(shì)，從而更好地制定營(yíng)銷策略，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。其次，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行客戶分析。通過對(duì)客戶的數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解客戶的需求和偏好，從而更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度。此外，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品分析。通過對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)，從而更好地改進(jìn)產(chǎn)品，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

    0引言近年來，我國(guó)汽車產(chǎn)銷呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)，產(chǎn)銷總量屢創(chuàng)歷史新高，據(jù)中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年中國(guó)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(guó)銷量排名**的品牌汽車占比高達(dá)，對(duì)于我國(guó)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(shí)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(shì)下，汽車生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)認(rèn)真分析市場(chǎng)未來的需求量和可能存在的變化趨勢(shì)，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(cè)銷量，對(duì)于汽車生產(chǎn)企業(yè)研究市場(chǎng)行情及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)策略有著極其重要的意義。隨著人工智能的出現(xiàn)以及基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)研究的***開展，將網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)應(yīng)用于汽車銷量的預(yù)測(cè)已成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的汽車銷量預(yù)測(cè)研究采用的主要方法有灰色系統(tǒng)理論［2］、時(shí)間序列模型［3］以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［4］等，但這些研究采用的數(shù)據(jù)時(shí)間粒度比較大，研究對(duì)象大都集中于我國(guó)汽車年度總銷量的預(yù)測(cè)，研究成果難以應(yīng)用推廣。文獻(xiàn)［5］在建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)與汽車銷量理論框架的基礎(chǔ)上，使用自動(dòng)推薦技術(shù)選取關(guān)鍵詞并進(jìn)行關(guān)鍵詞合成。多場(chǎng)景適用：歷經(jīng)實(shí)際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗(yàn)證！

    為什么需要個(gè)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(zhēng)辯的事實(shí)。隨著時(shí)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(shí)代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年，推薦算法能夠?yàn)镹etflix節(jié)省每年10億美元。讓其中的冷門內(nèi)容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴基于用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)——利用個(gè)性化推薦，相比簡(jiǎn)單展示**受歡迎清單，觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品更是基于內(nèi)容推薦的個(gè)性化推薦收獲了大量用戶的注意力。今日頭條、一點(diǎn)資訊，或是百度的feed流產(chǎn)品，已經(jīng)成為了除了微信之外的“時(shí)間***”。讓用戶愿意沉浸其中的原因，除了產(chǎn)品內(nèi)容本身的建設(shè)，也有來自于個(gè)性化推薦的重要力量。強(qiáng)大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)雜的設(shè)置，小白級(jí)操作。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘SaaS

豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。線上數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

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(dòng)之前，您可以檢查此類行動(dòng)對(duì)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(duì)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(shí)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(cè)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(duì)簡(jiǎn)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)綜合起來，使人們不必自己掌握這些技術(shù)就可以執(zhí)行相同的功能，而更專注于自己要解決的問題。線上數(shù)據(jù)挖掘常用知識(shí)

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