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，所以本文在相關性分析基礎上應用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據變量選擇方法的研究領域中，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)相關性分析結果，采用R語言中的glmnet包實現的LASSO算法對關鍵詞搜索數據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，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數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之間的關系如圖1所示。圖1中左側虛線是**佳Lambda取值（065）。基于帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。金融數據挖掘報表
數據挖掘是一種通過分析大量數據來發(fā)現有用信息的技術。它可以幫助企業(yè)在競爭激烈的市場中獲得優(yōu)勢，提高效率和利潤。作為一家專注于數據挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質的數據挖掘服務。我們的數據挖掘技術可以幫助客戶發(fā)現隱藏在數據中的有用信息，包括市場趨勢、消費者行為、競爭對手策略等。我們的數據挖掘工具可以處理各種類型的數據，包括結構化數據、非結構化數據、文本數據、圖像數據等。我們的數據挖掘服務可以幫助客戶實現以下目標：1.提高市場競爭力：通過分析市場趨勢和競爭對手策略，客戶可以制定更有效的營銷策略，提高市場競爭力。2.提高效率和利潤：通過分析客戶的業(yè)務數據，客戶可以發(fā)現業(yè)務流程中的瓶頸和低效點，從而優(yōu)化業(yè)務流程，提高效率和利潤。3.提高客戶滿意度：通過分析客戶反饋和行為數據，客戶可以了解客戶需求和偏好，從而提供更質優(yōu)的產品和服務，提高客戶滿意度。智能數據挖掘產品基于潛客識別引擎，幫您發(fā)現哪些人具有更高的營銷成功率。
數據挖掘是一項重要的技術，它可以幫助企業(yè)從海量數據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據挖掘的企業(yè)，我們的重點產品就是數據挖掘。我們的數據挖掘技術可以幫助企業(yè)快速、準確地分析數據，發(fā)現數據中的規(guī)律和趨勢，從而為企業(yè)提供決策支持。我們的數據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。我們的數據挖掘產品具有以下特點：1.高效性：我們的數據挖掘技術可以快速處理大量數據，提高數據分析的效率。2.準確性：我們的數據挖掘技術可以準確地分析數據，發(fā)現數據中的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)提供準確的決策支持。3.靈活性：我們的數據挖掘技術可以根據不同的需求進行定制化開發(fā)，滿足企業(yè)不同的數據分析需求。4.可視化：我們的數據挖掘產品可以將數據分析結果以圖表等形式進行展示，讓企業(yè)更直觀地了解數據分析結果。
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。簡單的說就是負責拿到需求，然后拿到結果。大多數公司的數據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”。這時候你需要對數據進行采集、處理和整理、展示結果等，主要集中在算法上。數據挖掘就是通過數據的表象發(fā)現隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關事物背后隱藏的規(guī)律和聯系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術開發(fā)才能擅長數據挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，比較好的大數據挖掘工程師應該是熟悉和了解業(yè)務的人。豐富的行業(yè)經驗，更理解需求，支持個性化定制。
數據挖掘依賴于（1）基于統(tǒng)計的抽樣、估計和假設檢驗的思想；（2）基于人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模方法和學習理論。數據挖掘也迅速吸收了其他領域的思想，包括優(yōu)化、演化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。其他一些領域也發(fā)揮著重要的支撐作用。特別是，數據庫系統(tǒng)必須提供高效的存儲、索引和查詢處理支持。在處理海量數據集時，基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術還可以幫助處理大量數據，并且在無法集中處理數據時更為重要。數據挖掘和OLAP的區(qū)別在于，數據挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確，而是在數據庫中查找模型本身。基本上，這是一個歸納過程。例如，使用數據挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數據挖掘工具可以幫助他發(fā)現高負債和低收入的影響因素，甚至可以發(fā)現一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素，例如年齡。自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。網店數據挖掘產品
互聯網、云計算、AI算法、下一代IT技術深度融合。金融數據挖掘報表
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。大多數情況下，這相當于將一組數據傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數據的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現的其他數據。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數據中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。金融數據挖掘報表
暖榕智能，2019-12-11正式啟動，成立了暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等幾大市場布局，應對行業(yè)變化，順應市場趨勢發(fā)展，在創(chuàng)新中尋求突破，進而提升暖榕,暖榕智能的市場競爭力，把握市場機遇，推動數碼、電腦產業(yè)的進步。是具有一定實力的數碼、電腦企業(yè)之一，主要提供暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等領域內的產品或服務。隨著我們的業(yè)務不斷擴展，從暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等到眾多其他領域，已經逐步成長為一個獨特，且具有活力與創(chuàng)新的企業(yè)。值得一提的是，暖榕智能致力于為用戶帶去更為定向、專業(yè)的數碼、電腦一體化解決方案，在有效降低用戶成本的同時，更能憑借科學的技術讓用戶極大限度地挖掘暖榕,暖榕智能的應用潛能。