物流數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

    從而實現(xiàn)針對性更強、更準(zhǔn)確、更具有應(yīng)用價值的品牌汽車銷量的預(yù)測。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”三個比較有代表性的品牌汽車作為研究對象，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)消費者購買決策過程，消費者在產(chǎn)生購車需求后，大多數(shù)購車消費者都會通過搜索引擎從網(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**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)等各個方面的信息，對網(wǎng)絡(luò)上與大眾品牌汽車相關(guān)的新聞、論壇文章、點評、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。使用RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。物流數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競爭力。在當(dāng)今信息化時代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競爭力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體，預(yù)測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風(fēng)險，預(yù)測市場趨勢，提高投資收益。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊難以置信，怎么知道有沒有忽悠我？同時輸出建模結(jié)果和測試結(jié)果，并同時輸出各種建模指標(biāo)。

所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負(fù)責(zé)拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預(yù)測未知事物。很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該是熟悉和了解業(yè)務(wù)的人。

    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的內(nèi)容優(yōu)先推薦給用戶。這里值得注意的是，熱點不會永遠(yuǎn)是熱點，而是具有時效性的。所以發(fā)布初期用熱度算法實現(xiàn)冷啟動，積累了一定量級以后，才能逐漸開展個性化推薦算法。而熱度算法在使用時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&觀點&行為會趨同，就像前一陣《戰(zhàn)狼2》的熱映一樣，**的票房成績完全取決于鋪天蓋地式的宣傳，而群體將會成為烏合之眾。產(chǎn)品的冷啟動每個有推薦功能的產(chǎn)品都會遇到冷啟動（coldstart）的問題?；跐摽妥R別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。

數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學(xué)科的產(chǎn)物，涉及統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、機器學(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。細(xì)致和充分的測試，保證可靠性；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊

全憑經(jīng)驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？物流數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

    以“大眾”為例展示各模型測試集的預(yù)測值與實際值對比如圖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)測精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預(yù)測銷量的基本趨勢，但整體預(yù)測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預(yù)測誤差均比較大。通過與隨機森林模型（圖（d））進(jìn)行對比，可以清晰直觀地看出，隨機森林模型與其他模型相比在峰值預(yù)測準(zhǔn)確度上有明顯差異，顯然隨機森林模型對于峰值和整體預(yù)測的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預(yù)測問題，建立基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機森林模型是一種切實可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車銷量為研究對象，通過關(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，**終篩選出針對不同品牌汽車的網(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)時間序列模型及三種機器學(xué)習(xí)模型，通過對實驗結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果均有***優(yōu)勢，其中隨機森林模型預(yù)測性能**優(yōu)。物流數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

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