咨詢(xún)數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

    以“大眾”為例展示各模型測(cè)試集的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比如圖2所示。其中可以看出LASOO線(xiàn)性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預(yù)測(cè)精度明顯優(yōu)于A(yíng)RIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預(yù)測(cè)銷(xiāo)量的基本趨勢(shì)，但整體預(yù)測(cè)效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對(duì)峰值的預(yù)測(cè)誤差均比較大。通過(guò)與隨機(jī)森林模型（圖（d））進(jìn)行對(duì)比，可以清晰直觀(guān)地看出，隨機(jī)森林模型與其他模型相比在峰值預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上有明顯差異，顯然隨機(jī)森林模型對(duì)于峰值和整體預(yù)測(cè)的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對(duì)汽車(chē)品牌粒度的月度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)問(wèn)題，建立基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機(jī)森林模型是一種切實(shí)可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車(chē)銷(xiāo)量為研究對(duì)象，通過(guò)關(guān)鍵詞的選取及拓展，將相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇相結(jié)合，**終篩選出針對(duì)不同品牌汽車(chē)的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征，在解決多重共線(xiàn)性及減少過(guò)擬合的基礎(chǔ)上保留**有效的數(shù)據(jù)，然后分別建立了傳統(tǒng)時(shí)間序列模型及三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果均有***優(yōu)勢(shì)，其中隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)性能**優(yōu)。數(shù)據(jù)挖掘還可以用于發(fā)現(xiàn)行為、異常情況和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等，幫助企業(yè)保護(hù)自身利益。咨詢(xún)數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)重要的技術(shù)，它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專(zhuān)注于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)，我們的重點(diǎn)產(chǎn)品就是數(shù)據(jù)挖掘。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)快速、準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為企業(yè)提供決策支持。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括金融、醫(yī)療、教育、電商等等。我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品具有以下特點(diǎn)：1.高效性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(zhǔn)確性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，為企業(yè)提供準(zhǔn)確的決策支持。3.靈活性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)不同的需求進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，滿(mǎn)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(chǎn)品可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表等形式進(jìn)行展示，讓企業(yè)更直觀(guān)地了解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)技術(shù)咨詢(xún)**團(tuán)隊(duì)，豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)大技術(shù)能力，為用戶(hù)量身定制，滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化數(shù)據(jù)建模與挖掘需求！

絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目都是領(lǐng)域特定的，因此數(shù)據(jù)挖掘人員不應(yīng)在自己的世界里埋頭于YY算法模型，而應(yīng)該與領(lǐng)域**進(jìn)行交流和協(xié)作，正確解讀項(xiàng)目需求。這種協(xié)作應(yīng)貫穿項(xiàng)目的整個(gè)生命周期。在大公司中，數(shù)據(jù)采集主要是從其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取。很多時(shí)候我們收集數(shù)據(jù)，在這種情況下，我們必須了解數(shù)據(jù)采樣過(guò)程如何影響采樣分布，以確保評(píng)分模型參考中用于訓(xùn)練和測(cè)試模型的數(shù)據(jù)來(lái)自相同的分布。大多數(shù)時(shí)候使用數(shù)據(jù)挖掘模型來(lái)輔助決策，人們顯然不會(huì)根據(jù)“黑盒模型”做出決策。如何針對(duì)特定環(huán)境對(duì)模型做出合理的解釋也是一項(xiàng)非常重要的工作。由于數(shù)據(jù)挖掘理論的范圍很廣，它實(shí)際上起源于許多學(xué)科。例如，部分建模主要來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。統(tǒng)計(jì)方法是基于模型的，通常建立可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模型；機(jī)器學(xué)習(xí)是基于算法的，它允許計(jì)算機(jī)通過(guò)執(zhí)行算法來(lái)發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

    采用R語(yǔ)言針對(duì)“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車(chē)的銷(xiāo)量預(yù)測(cè)建立了支持向量回歸模型及隨機(jī)森林模型，按照MAE值**小原則應(yīng)用網(wǎng)格搜索法（GridSearch）進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，同時(shí)針對(duì)三個(gè)品牌建立傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型——自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA）進(jìn)行綜合比較分析。為了有效和直觀(guān)地衡量不同模型的預(yù)測(cè)能力，本文選取均方根誤差(RMSE)、平均***百分比誤差(MAPE)兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果，各模型測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，無(wú)論從RMSE還是MAPE來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果均有***優(yōu)勢(shì)，相比傳統(tǒng)的時(shí)間序列ARIMA模型大幅度提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，而且從MAPE指標(biāo)結(jié)果來(lái)看，ARIMA模型對(duì)于不同品牌汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)差異非常大（奧迪比本田高了近15%），機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)性能比較穩(wěn)定。所有模型中性能**優(yōu)的是隨機(jī)森林模型，預(yù)測(cè)平均誤差為，比ARIMA模型降低了，相比文獻(xiàn)［15］、［16］對(duì)大眾及奧迪相同品牌汽車(chē)月度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)的MAPE分別降低了，預(yù)測(cè)精度有了***提升。從本質(zhì)上分析，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)品牌汽車(chē)銷(xiāo)量之間的關(guān)系并不是單純的線(xiàn)性關(guān)系，其中非線(xiàn)性關(guān)系的程度應(yīng)該大于線(xiàn)性關(guān)系的程度，因而兩種非線(xiàn)性機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)更為精確?；谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。

描述性的，無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式并進(jìn)行分類(lèi)。描述性分析是一個(gè)無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法沒(méi)有參考指標(biāo)，需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷數(shù)據(jù)分類(lèi)是否正確。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)耗時(shí)長(zhǎng)，對(duì)建模者的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)要求較高。在數(shù)據(jù)挖掘建模中，定義標(biāo)簽是主題視角。比如營(yíng)銷(xiāo)預(yù)測(cè)模型中客戶(hù)是否回復(fù)，是建模者自己設(shè)定的規(guī)則。這個(gè)規(guī)則可能是在收到營(yíng)銷(xiāo)消息后的三天內(nèi)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)并生成訂單。細(xì)致和充分的測(cè)試，保證可靠性；個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘SaaS

為每個(gè)客戶(hù)定制個(gè)性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶(hù)體驗(yàn)。咨詢(xún)數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

線(xiàn)性回歸與歸因引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無(wú)效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？使用線(xiàn)性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測(cè)未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來(lái)的策略，提高勝算。您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無(wú)效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？停止猜想，開(kāi)始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線(xiàn)性回歸與歸因分析引擎”：?自動(dòng)建模技術(shù)建立線(xiàn)性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測(cè)未知的取值；?自動(dòng)進(jìn)行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度；?基于共線(xiàn)性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。咨詢(xún)數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司主要經(jīng)營(yíng)范圍是數(shù)碼、電腦，擁有一支專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和良好的市場(chǎng)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(jià)格合理，品質(zhì)有保證。公司將不斷增強(qiáng)企業(yè)重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，努力學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí)，遵守行業(yè)規(guī)范，植根于數(shù)碼、電腦行業(yè)的發(fā)展。暖榕智能秉承“客戶(hù)為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營(yíng)理念，全力打造公司的重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。