經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘工程師

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。在當(dāng)今信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，提高銷售額和利潤(rùn)率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個(gè)領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險(xiǎn)公司識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，提高投資收益。很多報(bào)表工具只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實(shí)挖得很淺，無法應(yīng)對(duì)深度需求。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘工程師

    也就是模型MAE**低時(shí)的Lambda取值，此時(shí)非零系數(shù)的變量個(gè)數(shù)*為12個(gè)，相比之**7個(gè)關(guān)鍵詞特征數(shù)據(jù)已經(jīng)大幅度地縮減。通過查看coefficients參數(shù)可以得到模型的Intercept為5479632，所選取的關(guān)鍵詞變量及其所對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)如表1所示。至此，本文首先進(jìn)行關(guān)鍵詞的選取及拓展，然后將傳統(tǒng)相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇相結(jié)合應(yīng)用于搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞選取，**終選出針對(duì)“大眾”品牌汽車的12個(gè)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征。使用同樣的方法，篩選得出“本田”及“奧迪”品牌汽車對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征分別為12個(gè)和13個(gè)。2實(shí)驗(yàn)分析與討論通過LASSO算法的應(yīng)用有效地解決了解釋變量多重共線性的問題，同時(shí)在特征選擇的過程中也得到了LASSO線性回歸模型參數(shù)估計(jì)，但是該模型及現(xiàn)有研究大都使用基于**小二乘法的線性回歸模型，都無法解決異方差性及解釋變量與被解釋變量非線性關(guān)系的問題，這就會(huì)增加系數(shù)估計(jì)值的方差，結(jié)果造成系數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)定，對(duì)異常值非常敏感，繼而會(huì)嚴(yán)重影響回歸線，**終影響預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度［14］。所以本文又選取了兩種非線性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型并進(jìn)行詳細(xì)的對(duì)比分析。本文選取2011年1月~2016年12月的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，將2017年12個(gè)月的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦落地模式重，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實(shí)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。

    也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問題。在早期團(tuán)隊(duì)資金有限的情況下，如何更好地提升用戶體驗(yàn)？如果給用戶的推薦千篇一律、沒有亮點(diǎn)，會(huì)使得用戶在一開始就對(duì)產(chǎn)品失去了興趣，放棄使用。所以冷啟動(dòng)的問題需要上線新產(chǎn)品認(rèn)真地對(duì)待和研究。在產(chǎn)品剛剛上線，新用戶到來的時(shí)候，如果沒有他在應(yīng)用上的行為數(shù)據(jù)，也無法預(yù)測(cè)其興趣。另外，當(dāng)新商品上架也會(huì)遇到冷啟動(dòng)的問題，沒有收集到任何一個(gè)用戶對(duì)其瀏覽，點(diǎn)擊或者購(gòu)買的行為，也無從判斷將商品如何進(jìn)行推薦。所以在冷啟動(dòng)的時(shí)候要同時(shí)考慮用戶的冷啟動(dòng)和物品的冷啟動(dòng)。我總結(jié)了并延伸了項(xiàng)亮在《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》中的一些方法，可以參考：a.提供熱門內(nèi)容，類似剛才所介紹的熱度算法，將熱門的內(nèi)容優(yōu)先推給用戶。b.利用用戶注冊(cè)信息，可以收集人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的一些特征，如性別、國(guó)籍、學(xué)歷、居住地來預(yù)測(cè)用戶的偏好，當(dāng)然在極度強(qiáng)調(diào)用戶體驗(yàn)的***，注冊(cè)過程的過于繁瑣也會(huì)影響到用戶的轉(zhuǎn)化率，所以另外一種方式更加簡(jiǎn)單且有效，即利用用戶社交網(wǎng)絡(luò)賬號(hào)授權(quán)登陸，導(dǎo)入社交網(wǎng)站上的好友信息或者一些行為數(shù)據(jù)。c.在用戶登錄時(shí)收集對(duì)物品的反饋，了解用戶興趣，推送相似的物品。d.在一開始引入**知識(shí)，建立知識(shí)庫、物品相關(guān)度表。

    然后針對(duì)不同價(jià)格區(qū)間的汽車銷量與相應(yīng)合成指數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測(cè)且平均***誤差百分?jǐn)?shù)均不超過4%，但是同一價(jià)格區(qū)間內(nèi)包含眾多不同品牌車型，預(yù)測(cè)結(jié)果無法提供有價(jià)值的決策支持；文獻(xiàn)［6］、文獻(xiàn)［7］針對(duì)大眾途觀和寶馬汽車銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)研究，通過人工方式進(jìn)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(cè)精度有了一定程度的提高；文獻(xiàn)［8］利用經(jīng)濟(jì)變量和谷歌在線搜索數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)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(jì)上超過了大多數(shù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的傳統(tǒng)模型；文獻(xiàn)［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(gè)關(guān)鍵特征，難免會(huì)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(duì)象與時(shí)間粒度選擇不當(dāng)，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(cè)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(duì)象，時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法建立品牌汽車銷量的預(yù)測(cè)模型。定制分析服務(wù)門檻和價(jià)格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、彈性成本！

    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(jìn)行。而除了協(xié)同過濾之外，還有基于內(nèi)容的推薦、基于知識(shí)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(duì)圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的活動(dòng)，主講人香港中文大學(xué)的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機(jī)器視覺領(lǐng)域可以通過社交網(wǎng)絡(luò)照片或者個(gè)人相冊(cè)中的圖片的學(xué)習(xí)，可以做到預(yù)測(cè)個(gè)人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機(jī)器預(yù)測(cè)個(gè)人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識(shí)，只是加上了高大上的機(jī)器視覺技術(shù)而已。機(jī)器學(xué)習(xí)與個(gè)性化推薦的關(guān)系什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中與算法相關(guān)的一個(gè)子域，它允許計(jì)算機(jī)不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)。大多數(shù)情況下，這相當(dāng)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(guān)的信息－借助這些信息，算法就能夠預(yù)測(cè)出未來有可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這種預(yù)測(cè)是完全有可能的，因?yàn)閹缀跛蟹请S機(jī)數(shù)據(jù)中，都會(huì)包含這樣或那樣的“模式（patterns）”?；ヂ?lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI算法、下一代IT技術(shù)深度融合。銷量數(shù)據(jù)挖掘價(jià)格

挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘工程師

數(shù)據(jù)挖掘是一種通過分析大量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)有用信息的技術(shù)。它可以幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中獲得優(yōu)勢(shì)，提高效率和利潤(rùn)。作為一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質(zhì)的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助客戶發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，包括市場(chǎng)趨勢(shì)、消費(fèi)者行為、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手策略等。我們的數(shù)據(jù)挖掘工具可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等。我們的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)可以幫助客戶實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：1.提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力：通過分析市場(chǎng)趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手策略，客戶可以制定更有效的營(yíng)銷策略，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。2.提高效率和利潤(rùn)：通過分析客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，客戶可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中的瓶頸和低效點(diǎn)，從而優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高效率和利潤(rùn)。3.提高客戶滿意度：通過分析客戶反饋和行為數(shù)據(jù)，客戶可以了解客戶需求和偏好，從而提供更質(zhì)優(yōu)的產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘工程師

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