個性化數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應用，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)療機構(gòu)提供更加的診斷和治療方案。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機構(gòu)進行疾病預測和流行病監(jiān)測，為公共衛(wèi)生提供更加科學的決策依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應用，教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的另一個重要應用領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析學生的學習記錄、考試成績、行為記錄等數(shù)據(jù)，為教育機構(gòu)提供更加的學生評估和教學方案。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機構(gòu)進行教學質(zhì)量評估和課程設計，為教育提供更加科學的決策依據(jù)。我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。個性化數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

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，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)挖掘是從大量不完整的、嘈雜的、模糊的和隨機的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、未知的但可能有用的信息和知識的過程。咨詢數(shù)據(jù)挖掘怎么樣通過預先獲知客戶的營銷成功概率，優(yōu)化營銷策略，提高準確度并降低成本。

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)挖掘的概念并進行了區(qū)分。數(shù)據(jù)挖掘是在可接受的計算時間內(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和支持，才能夠更的應用到實際中。數(shù)據(jù)挖掘可以用于描述性的挖掘任務和預測性的挖掘任務。在很多情況下，用戶并不知道哪種模式是有趣的，因此需要探索多種不同的模式以找到自己感興趣的模式。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應該能夠發(fā)現(xiàn)各種粒度的模式，并允許用戶進行指導或聚焦搜索有趣的模式。

    采用R語言針對“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車的銷量預測建立了支持向量回歸模型及隨機森林模型，按照MAE值**小原則應用網(wǎng)格搜索法（GridSearch）進行模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，同時針對三個品牌建立傳統(tǒng)的時間序列預測模型——自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）進行綜合比較分析。為了有效和直觀地衡量不同模型的預測能力，本文選取均方根誤差(RMSE)、平均***百分比誤差(MAPE)兩個指標來評估預測結(jié)果，各模型測試集預測結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，無論從RMSE還是MAPE來說，機器學習模型的預測效果均有***優(yōu)勢，相比傳統(tǒng)的時間序列ARIMA模型大幅度提高了預測準確度，而且從MAPE指標結(jié)果來看，ARIMA模型對于不同品牌汽車銷量預測差異非常大（奧迪比本田高了近15%），機器學習模型預測性能比較穩(wěn)定。所有模型中性能**優(yōu)的是隨機森林模型，預測平均誤差為，比ARIMA模型降低了，相比文獻［15］、［16］對大眾及奧迪相同品牌汽車月度銷量預測的MAPE分別降低了，預測精度有了***提升。從本質(zhì)上分析，網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)與對應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)系的程度應該大于線性關(guān)系的程度，因而兩種非線性機器學習模型的預測更為精確。定制分析服務門檻和價格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團隊、彈性成本！

描述性的，無監(jiān)督的學習，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式并進行分類。描述性分析是一個無監(jiān)督的學習過程。與監(jiān)督學習不同，無監(jiān)督學習算法沒有參考指標，需要結(jié)合業(yè)務經(jīng)驗來判斷數(shù)據(jù)分類是否正確。無監(jiān)督學習耗時長，對建模者的專業(yè)素質(zhì)要求較高。在數(shù)據(jù)挖掘建模中，定義標簽是主題視角。比如營銷預測模型中客戶是否回復，是建模者自己設定的規(guī)則。這個規(guī)則可能是在收到營銷消息后的三天內(nèi)注冊一個賬號并生成訂單。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)。餐飲數(shù)據(jù)挖掘報價

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絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘項目都是領(lǐng)域特定的，因此數(shù)據(jù)挖掘人員不應在自己的世界里埋頭于YY算法模型，而應該與領(lǐng)域**進行交流和協(xié)作，正確解讀項目需求。這種協(xié)作應貫穿項目的整個生命周期。在大公司中，數(shù)據(jù)采集主要是從其他業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中獲取。很多時候我們收集數(shù)據(jù)，在這種情況下，我們必須了解數(shù)據(jù)采樣過程如何影響采樣分布，以確保評分模型參考中用于訓練和測試模型的數(shù)據(jù)來自相同的分布。大多數(shù)時候使用數(shù)據(jù)挖掘模型來輔助決策，人們顯然不會根據(jù)“黑盒模型”做出決策。如何針對特定環(huán)境對模型做出合理的解釋也是一項非常重要的工作。由于數(shù)據(jù)挖掘理論的范圍很廣，它實際上起源于許多學科。例如，部分建模主要來自統(tǒng)計學和機器學習。統(tǒng)計方法是基于模型的，通常建立可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模型；機器學習是基于算法的，它允許計算機通過執(zhí)行算法來發(fā)現(xiàn)知識。個性化數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

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