線上數(shù)據(jù)挖掘銷售

    然后圍繞選取的初始關(guān)鍵詞綜合使用了長尾關(guān)鍵詞拓展法、站長工具以及網(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)鍵詞后建立了一個包含276個關(guān)鍵詞的初始詞庫。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中各關(guān)鍵詞相同時間段內(nèi)月度搜索數(shù)據(jù)，針對關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進行預(yù)處理（剔除缺失數(shù)據(jù)超過6個月或者搜索指數(shù)過低的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)），**后得到118個符合要求的關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)。但是并不是每個關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)都與實際銷量存在相關(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37個。然后采用時差相關(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性行為，而購買汽車作為重大經(jīng)濟決策，消費者一般都會在做出購買決策前幾個月就開始搜索相關(guān)的信息）?，F(xiàn)有研究針對相關(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。兩種方法難免都會造成有效信息的損失。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清理。線上數(shù)據(jù)挖掘銷售

1.準備數(shù)據(jù)：這是構(gòu)建模型之前的之后一個數(shù)據(jù)準備步驟。這一步可以分為四個部分：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)建是一個迭代過程。您需要仔細研究各種模型，以確定哪種模型對解決特定業(yè)務(wù)問題有用。部分數(shù)據(jù)用于構(gòu)建模型，其余數(shù)據(jù)用于測試和驗證生成的模型。有時還有第三組數(shù)據(jù)，稱為驗證集，因為測試聚會受到模型特性的影響，需要一個單獨的數(shù)據(jù)集來檢驗?zāi)Ｐ偷臏蚀_性。要訓(xùn)練和測試數(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，另一部分用于測試模型。3.評價模型：建立模型后，需要對得到的結(jié)果進行評價，解釋模型的價值。測試集的準確性只對用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有影響。在實際應(yīng)用中，有必要進一步了解錯誤的類型及其相關(guān)成本。經(jīng)驗表明，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)實世界中測試模型非常重要。先小面積應(yīng)用，得到一些測試數(shù)據(jù)，滿意后再大面積推廣。 時間序列數(shù)據(jù)挖掘常見問題難以置信，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。

    但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關(guān)性分析基礎(chǔ)上應(yīng)用LASSO算法來進一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數(shù)據(jù)變量選擇方法的研究領(lǐng)域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數(shù)后面加上懲罰項（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應(yīng)用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數(shù)估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對上一節(jié)相關(guān)性分析結(jié)果，采用R語言中的glmnet包實現(xiàn)的LASSO算法對關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數(shù)會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數(shù)的變量就是越重要的解釋變量［12-13］。本文選取平均***誤差（MAE）作為評價指標，通過交叉驗證得到**優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關(guān)系如圖1所示。圖1中左側(cè)虛線是**佳Lambda取值（065）。

    提供一些可擴展的機器學(xué)習領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。其目的也和其他的開源項目一樣，Mahout避免了在機器學(xué)習算法上重復(fù)造輪子。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源眾所周知，對推薦系統(tǒng)的個性化推薦算法需要運用來自用戶的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數(shù)據(jù)：舉個好玩的例子：通過GPS信號，可以測得手機速度以及位置，當用戶的手機在早上8點由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運營商是可以得到用戶手機訪問過的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足球的用戶，而喜歡足球的用戶很大的可能性是男性，則可以多推送一些相關(guān)的體育新聞內(nèi)容，甚至男性用品（比如剃須刀）廣告給他。基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以基于好友關(guān)系，推薦朋友給用戶。當小紅和小明同時有10個朋友，那就說明他們在一個朋友圈子。他們共同好友越多，就更有可能在兩個人之間做相互推薦?；谏舷挛牡臄?shù)據(jù)：上下文的數(shù)據(jù)又可以分為兩種，時間上下文與地點上下文。舉一個栗子，在時間上下文的情況下。我們知道你的數(shù)據(jù)是金礦，我們絲毫不會試圖占有。

數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用：金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對客戶信用評估、風險管理等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助金融機構(gòu)更好地了解客戶需求，提高風險控制能力，優(yōu)化投資決策等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機構(gòu)預(yù)測市場趨勢，優(yōu)化資產(chǎn)配置，提高投資回報率。數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用：醫(yī)療行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對患者病歷、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助醫(yī)療機構(gòu)更好地了解患者病情，提高診斷準確率，優(yōu)化治療方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機構(gòu)預(yù)測疾病流行趨勢，提高公共衛(wèi)生管理能力。落地模式重，對業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。個性化數(shù)據(jù)挖掘SaaS

我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價值挖掘。線上數(shù)據(jù)挖掘銷售

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、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。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)習作為訓(xùn)練集，建立模型，然后將這個模型應(yīng)用于當前數(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)濟狀況、歷史信用狀況等進行預(yù)測。線上數(shù)據(jù)挖掘銷售

上海暖榕智能科技有限責任公司主要經(jīng)營范圍是數(shù)碼、電腦，擁有一支專業(yè)技術(shù)團隊和良好的市場口碑。公司業(yè)務(wù)涵蓋暖榕敏捷數(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，價格合理，品質(zhì)有保證。公司從事數(shù)碼、電腦多年，有著創(chuàng)新的設(shè)計、強大的技術(shù)，還有一批專業(yè)化的隊伍，確保為客戶提供良好的產(chǎn)品及服務(wù)。暖榕智能秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實”的經(jīng)營理念，全力打造公司的重點競爭力。