新零售數(shù)據(jù)挖掘報表工具

數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學科的產物，涉及統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、機器學習、人工智能和模式識別。數(shù)據(jù)挖掘方法太復雜，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)挖掘方法分為預測和描述類：預測和監(jiān)督學習。預測分析是指用一個或多個自變量來預測因變量的值，從歷史數(shù)據(jù)中學習作為訓練集，建立模型，然后將這個模型應用于當前數(shù)據(jù)來推斷結果。以客戶違約作為預測分析的研究場景，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、工作經濟狀況、歷史信用狀況等進行預測。很多報表工具只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺，無法應對深度需求。新零售數(shù)據(jù)挖掘報表工具

挖掘技術來自于機器學習，但是機器學習研究并沒有把海量數(shù)據(jù)作為處理對象。所以數(shù)據(jù)挖掘需要對算法進行改造，使算法性能和空間占用實用化。同時，數(shù)據(jù)挖掘有其獨特的內容關聯(lián)分析。關于數(shù)據(jù)挖掘和模式識別，從概念上來說的話，是可分，數(shù)據(jù)挖掘重在發(fā)現(xiàn)知識，模式識別重在理解事物?？紤]到數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)挖掘的建模過程通常需要六個步驟：了解業(yè)務、了解數(shù)據(jù)、準備數(shù)據(jù)、建立模型、評估模型、部署模型。必須在機器學習領域進一步研究。電商數(shù)據(jù)挖掘費用基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！

    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果，各模型測試集預測結果如表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系并不是單純的線性關系，其中非線性關系的程度應該大于線性關系的程度，因而兩種非線性機器學習模型的預測更為精確。

    注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協(xié)同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協(xié)同過濾之外，還有基于內容的推薦、基于知識的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協(xié)同過濾這種方法的思想。亞馬遜網(wǎng)站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產品經理的活動，主講人香港中文大學的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機器視覺領域可以通過社交網(wǎng)絡照片或者個人相冊中的圖片的學習，可以做到預測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術而已。機器學習與個性化推薦的關系什么是機器學習？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地進行學習。大多數(shù)情況下，這相當于將一組數(shù)據(jù)傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數(shù)據(jù)的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數(shù)據(jù)中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。使用時序預測引擎，幫您預測未來。

數(shù)據(jù)挖掘是一項重要的技術，它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)，我們的重點產品就是數(shù)據(jù)挖掘。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助企業(yè)快速、準確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，從而為企業(yè)提供決策支持。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以應用于各個領域，包括金融、醫(yī)療、教育、電商等等。我們的數(shù)據(jù)挖掘產品具有以下特點：1.高效性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以快速處理大量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的效率。2.準確性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以準確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)提供準確的決策支持。3.靈活性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以根據(jù)不同的需求進行定制化開發(fā)，滿足企業(yè)不同的數(shù)據(jù)分析需求。4.可視化：我們的數(shù)據(jù)挖掘產品可以將數(shù)據(jù)分析結果以圖表等形式進行展示，讓企業(yè)更直觀地了解數(shù)據(jù)分析結果。豐富的行業(yè)經驗，更理解需求，支持個性化定制。電商數(shù)據(jù)挖掘費用

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企業(yè)的目標是提高效率。知道是一回事，會做又是另一回事，真正去做的都成了明星企業(yè)。比如百度提升了用戶獲取信息的效率，美團外賣提升了用戶購買一日三餐的效率，微信等即時通訊提升了用戶溝通的效率……同樣的邏輯也適用于物流行業(yè)，行業(yè)內所有企業(yè)都在挑戰(zhàn)中前行，過去有雙碳目標的要求，未來有運營高成本的現(xiàn)實。前幾年給運輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個問題。2015年起，開始為新能源物流車全價值鏈提供一站式服務和解決方案。環(huán)保低碳貨運進入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運營配套服務，成為重用型公司新能源物流車服務商運營。對于城市配送物流企業(yè)來說，車輛的使用和購置成本一直是需要重點考慮的問題，隨著市場需求的增長，地面鐵路可以為企業(yè)提供靈活充足的車輛租賃服務，輔以多功能輔助車輛。服務租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務，包括車輛檢測、收費指導、車輛維修等，將降低城市配送物流企業(yè)在物流問題上的成本和精力投入“用車”。新零售數(shù)據(jù)挖掘報表工具

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