177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學(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,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)廣告點擊率預(yù)測模型研究［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理,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)測系統(tǒng)［J］.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數(shù)據(jù)時代背景下的品牌汽車銷量預(yù)測的實證研究［D］.開封：河南大學(xué),2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預(yù)測奧迪汽車在華銷量［J］.統(tǒng)計與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡介：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：@。易用：只需簡單幾步拖拽和點擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！自動數(shù)據(jù)挖掘銷售
機器學(xué)習(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說，機器學(xué)習就是把現(xiàn)實生活中的問題抽象成一個數(shù)學(xué)模型，用數(shù)學(xué)方法求解這個數(shù)學(xué)模型，從而解決現(xiàn)實生活中的問題。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學(xué)科的影響，包括數(shù)據(jù)庫、機器學(xué)習、統(tǒng)計學(xué)、領(lǐng)域知識和模式識別。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，機器學(xué)習和統(tǒng)計學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。統(tǒng)計學(xué)往往忽略了實際效用，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計學(xué)提供的大部分技術(shù)，必須在機器學(xué)習領(lǐng)域進一步研究，成為機器學(xué)習算法，才能進入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘是什么我們的專業(yè)性、可靠性及先進性，將使您額外受益。
為什么需要個性化推薦？科技進步帶來的是更大程度地提高效率和生產(chǎn)力已經(jīng)是無可爭辯的事實。隨著時代變遷的廣告業(yè)，從廣播、電視業(yè)廣告的輝煌，到互聯(lián)網(wǎng)門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的推薦位廣告，隨著人們的數(shù)據(jù)可被記錄并且計算，也隨之產(chǎn)生了計算廣告學(xué)這門新興學(xué)科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細地捕捉到用戶的需求，并且呈現(xiàn)給用戶更加恰當?shù)膹V告，給互聯(lián)網(wǎng)公司帶來了巨額的廣告收入，這中間推薦系統(tǒng)功不可沒。早期的門戶網(wǎng)站充斥著banner廣告,并沒有精細觸達用戶電商的推薦系統(tǒng)則幫助電商網(wǎng)站**提高銷售額，亞馬遜通過個性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年，推薦算法能夠為Netflix節(jié)省每年10億美元。讓其中的冷門內(nèi)容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴基于用戶習慣數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)——利用個性化推薦，相比簡單展示**受歡迎清單，觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品更是基于內(nèi)容推薦的個性化推薦收獲了大量用戶的注意力。今日頭條、一點資訊，或是百度的feed流產(chǎn)品，已經(jīng)成為了除了微信之外的“時間***”。讓用戶愿意沉浸其中的原因，除了產(chǎn)品內(nèi)容本身的建設(shè)，也有來自于個性化推薦的重要力量。
數(shù)據(jù)挖掘是一種基于大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)，它可以從海量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，幫助企業(yè)做出更加明智的決策。作為一種重心產(chǎn)品，數(shù)據(jù)挖掘在市場上具有的應(yīng)用前景。首先，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進行市場分析。通過對市場數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解市場的需求和趨勢，從而更好地制定營銷策略，提高市場競爭力。其次，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進行客戶分析。通過對客戶的數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解客戶的需求和偏好，從而更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度。此外，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助企業(yè)進行產(chǎn)品分析。通過對產(chǎn)品數(shù)據(jù)的挖掘，企業(yè)可以了解產(chǎn)品的優(yōu)缺點，從而更好地改進產(chǎn)品，提高產(chǎn)品質(zhì)量?；赗FM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。
然后針對不同價格區(qū)間的汽車銷量與相應(yīng)合成指數(shù)進行建模預(yù)測且平均***誤差百分數(shù)均不超過4%，但是同一價格區(qū)間內(nèi)包含眾多不同品牌車型，預(yù)測結(jié)果無法提供有價值的決策支持；文獻［6］、文獻［7］針對大眾途觀和寶馬汽車銷量進行預(yù)測研究，通過人工方式進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞的選取，發(fā)現(xiàn)加入百度關(guān)鍵詞作為解釋變量的模型相比傳統(tǒng)的ARMA模型，預(yù)測精度有了一定程度的提高；文獻［8］利用經(jīng)濟變量和谷歌在線搜索數(shù)據(jù)建立預(yù)測月度汽車**的多變量模型，結(jié)果表明包括谷歌搜索數(shù)據(jù)在內(nèi)的模型在統(tǒng)計上超過了大多數(shù)預(yù)測領(lǐng)域的傳統(tǒng)模型；文獻［9］提出了一種搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取方法，但是該選取方法**終**保留了相關(guān)性**高的一個關(guān)鍵特征，難免會造成有效信息的損失。綜上所述，目前的研究存在的問題包括研究對象與時間粒度選擇不當，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征分析及選取的科學(xué)體系暫未形成，傳統(tǒng)模型預(yù)測性能具有局限性。本文擬基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，將品牌汽車銷量作為研究對象，時間粒度選取為月度，將傳統(tǒng)相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇方法相結(jié)合，篩選出**優(yōu)的關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用多種機器學(xué)習算法建立品牌汽車銷量的預(yù)測模型。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！新型數(shù)據(jù)挖掘工程師
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。自動數(shù)據(jù)挖掘銷售
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。自動數(shù)據(jù)挖掘銷售
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