互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化漏斗

如何使用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)判斷足球隊(duì)中關(guān)鍵人物的角色，即球星。團(tuán)隊(duì)合作是許多人類(lèi)活動(dòng)的基本方面，從商業(yè)到藝術(shù)，從體育到科學(xué)。近的研究表明，團(tuán)隊(duì)合作對(duì)于前沿科學(xué)研究至關(guān)重要，但人們對(duì)此知之甚少。團(tuán)隊(duì)合作如何激發(fā)更大的創(chuàng)造力。事實(shí)上，對(duì)于很多團(tuán)隊(duì)行動(dòng)來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有一個(gè)準(zhǔn)確的方法來(lái)計(jì)算如何在玩家之間分配信任。在數(shù)學(xué)中，極坐標(biāo)系是一個(gè)二維坐標(biāo)系。在這個(gè)坐標(biāo)系中的任何位置都可以用夾角和與原極點(diǎn)的距離來(lái)表示。極坐標(biāo)用于的領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)、物理、工程、導(dǎo)航、航空和機(jī)器人技術(shù)。當(dāng)兩點(diǎn)之間的關(guān)系很容易用它們之間的角度和距離表示時(shí)，極坐標(biāo)系特別有用，而在平面直角坐標(biāo)系中，這種關(guān)系只能用三角函數(shù)表示。對(duì)于許多類(lèi)型的曲線，極坐標(biāo)方程是簡(jiǎn)單的表達(dá)形式，甚至對(duì)于某些曲線，也只能用極坐標(biāo)方程表示。了解潛在客戶在各營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化漏斗

    0引言近年來(lái)，我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)，產(chǎn)銷(xiāo)總量屢創(chuàng)歷史新高，據(jù)中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)均超2800萬(wàn)輛，連續(xù)八年蟬聯(lián)全球***［1］。據(jù)車(chē)主之家網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)顯示，2009~2016年我國(guó)銷(xiāo)量排名**的品牌汽車(chē)占比高達(dá)，對(duì)于我國(guó)汽車(chē)消費(fèi)者而言，品牌效應(yīng)十分***。但是汽車(chē)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(guò)剩的問(wèn)題日益凸顯。在嚴(yán)峻的形勢(shì)下，汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)認(rèn)真分析市場(chǎng)未來(lái)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(xiāo)定產(chǎn)的生產(chǎn)策略。因此如何準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)銷(xiāo)量，對(duì)于汽車(chē)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(kāi)展，將網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)應(yīng)用于汽車(chē)銷(xiāo)量的預(yù)測(cè)已成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的汽車(chē)銷(xiāo)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(chē)年度總銷(xiāo)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(chē)銷(xiāo)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。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)挖掘常見(jiàn)問(wèn)題豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。

    建立這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)需要專(zhuān)業(yè)人士、編輯等通過(guò)手動(dòng)完成，有一定的工作量，但對(duì)于冷啟動(dòng)階段的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，是一個(gè)相對(duì)有效的方法。汽車(chē)之家網(wǎng)站在用戶查看一輛車(chē)的同時(shí)推薦與其相似的車(chē)另外一種情況是純文本的內(nèi)容沒(méi)有明確的參數(shù)特征，在這種情況下，需要通過(guò)文本分析技術(shù)來(lái)自動(dòng)提取文本的關(guān)鍵詞(通過(guò)自然語(yǔ)言技術(shù)的進(jìn)行分詞），通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)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(huì)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(méi)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。“熱度算法“即將熱點(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(huì)永遠(yuǎn)是熱點(diǎn)，而是具有時(shí)效性的。所以發(fā)布初期用熱度算法實(shí)現(xiàn)冷啟動(dòng)，積累了一定量級(jí)以后，才能逐漸開(kāi)展個(gè)性化推薦算法。而熱度算法在使用時(shí)也需要考慮到如何避免馬太效應(yīng)：毋庸置疑的是，在滾雪球的效應(yīng)之下，互聯(lián)網(wǎng)民的消費(fèi)&觀點(diǎn)&行為會(huì)趨同，就像前一陣《戰(zhàn)狼2》的熱映一樣，**的票房成績(jī)完全取決于鋪天蓋地式的宣傳，而群體將會(huì)成為烏合之眾。產(chǎn)品的冷啟動(dòng)每個(gè)有推薦功能的產(chǎn)品都會(huì)遇到冷啟動(dòng)（coldstart）的問(wèn)題。

    以“大眾”為例展示各模型測(cè)試集的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預(yù)測(cè)精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預(yù)測(cè)銷(xiāo)量的基本趨勢(shì)，但整體預(yù)測(cè)效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對(duì)峰值的預(yù)測(cè)誤差均比較大。通過(guò)與隨機(jī)森林模型（圖（d））進(jìn)行對(duì)比，可以清晰直觀地看出，隨機(jī)森林模型與其他模型相比在峰值預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上有明顯差異，顯然隨機(jī)森林模型對(duì)于峰值和整體預(yù)測(cè)的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對(duì)汽車(chē)品牌粒度的月度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)問(wèn)題，建立基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機(jī)森林模型是一種切實(shí)可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車(chē)銷(xiāo)量為研究對(duì)象，通過(guò)關(guān)鍵詞的選取及拓展，將相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇相結(jié)合，**終篩選出針對(duì)不同品牌汽車(chē)的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征，在解決多重共線性及減少過(guò)擬合的基礎(chǔ)上保留**有效的數(shù)據(jù)，然后分別建立了傳統(tǒng)時(shí)間序列模型及三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果均有***優(yōu)勢(shì)，其中隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)性能**優(yōu)。自動(dòng)進(jìn)行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度。

    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問(wèn)題的研究［D］.錦州：渤海大學(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強(qiáng).測(cè)量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué),2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網(wǎng)絡(luò)廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型研究［J］.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數(shù)據(jù)構(gòu)建的流感**預(yù)測(cè)系統(tǒng)［J］.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的品牌汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)的實(shí)證研究［D］.開(kāi)封：河南大學(xué),2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預(yù)測(cè)奧迪汽車(chē)在華銷(xiāo)量［J］.統(tǒng)計(jì)與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡(jiǎn)介：謝天保（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)與決策支持。崔田（1991-），通信作者，男，碩士研究生，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)。E-mail：@。無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及，幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。RFM數(shù)據(jù)挖掘怎么樣

強(qiáng)大，快捷，零門(mén)檻。沒(méi)有紛亂的按鈕，沒(méi)有繁瑣的步驟，沒(méi)有復(fù)雜的設(shè)置，小白級(jí)操作。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化漏斗

是國(guó)內(nèi)的暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案解決方案供應(yīng)商，公司成立于2019-12-11，位于聯(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。產(chǎn)品以客戶滿意評(píng)價(jià)視為我們工作的標(biāo)準(zhǔn)。公司擁有一批高素質(zhì)的設(shè)計(jì)、研發(fā)人員，在暖榕敏捷數(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)品整體創(chuàng)新方面有著豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。公司經(jīng)過(guò)多年的努力，產(chǎn)品和服務(wù)遍及主流行業(yè)多家企事業(yè)單位。公司匯集了暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案行業(yè)人才，研發(fā)團(tuán)隊(duì)主創(chuàng)人員擁有十多余年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)極具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，積累良好的客戶口碑和品牌形象。公司自有研發(fā)團(tuán)隊(duì)，擁有自己的生產(chǎn)基地和工廠，公司產(chǎn)品暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案發(fā)展具備后續(xù)產(chǎn)品更新實(shí)力，可以根據(jù)市場(chǎng)情況及時(shí)對(duì)產(chǎn)品定向開(kāi)發(fā)，按照客戶需求進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化漏斗

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