線上數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

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(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘工程師應該是熟悉和了解業(yè)務的人。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！線上數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘依賴于（1）基于統(tǒng)計的抽樣、估計和假設(shè)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(shù)據(jù)挖掘也迅速吸收了其他領(lǐng)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(lǐng)域也發(fā)揮著重要的支撐作用。特別是，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集時，基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術(shù)還可以幫助處理大量數(shù)據(jù)，并且在無法集中處理數(shù)據(jù)時更為重要。數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確，而是在數(shù)據(jù)庫中查找模型本身?；旧?，這是一個歸納過程。例如，使用數(shù)據(jù)挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數(shù)據(jù)挖掘工具可以幫助他發(fā)現(xiàn)高負債和低收入的影響因素，甚至可以發(fā)現(xiàn)一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素，例如年齡。在線數(shù)據(jù)挖掘怎么樣使用非常簡單，拖拖拽拽就能搞定！ 智能化自動建模，無需懂技術(shù)。

在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助醫(yī)院和醫(yī)生更好地了解患者病情，提高診斷準確率和效果。在電商領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)了解客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，提高銷售額和客戶滿意度。在物流領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)優(yōu)化物流路線，提高配送效率和準確率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)和問題。首先，數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)支持，但是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性往往難以保證。其次，數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和人才支持，但是這方面的人才短缺。，數(shù)據(jù)挖掘需要遵守相關(guān)的法律和規(guī)定，保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全?？傊瑪?shù)據(jù)挖掘是一種非常有前途的技術(shù)，可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，提高競爭力。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用前景也將越來越廣闊。

    0引言近年來，我國汽車產(chǎn)銷呈現(xiàn)較快增長，產(chǎn)銷總量屢創(chuàng)歷史新高，據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2016年中國汽車產(chǎn)銷均超2800萬輛，連續(xù)八年蟬聯(lián)全球***［1］。據(jù)車主之家網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)顯示，2009~2016年我國銷量排名**的品牌汽車占比高達，對于我國汽車消費者而言，品牌效應十分***。但是汽車生產(chǎn)廠商追求規(guī)模效應時存在一定的盲目性，導致產(chǎn)能過剩的問題日益凸顯。在嚴峻的形勢下，汽車生產(chǎn)企業(yè)應認真分析市場未來的需求量和可能存在的變化趨勢，合理規(guī)劃生產(chǎn)計劃，采用以銷定產(chǎn)的生產(chǎn)策略。因此如何準確地預測銷量，對于汽車生產(chǎn)企業(yè)研究市場行情及時調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營策略有著極其重要的意義。隨著人工智能的出現(xiàn)以及基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的預測研究的***開展，將網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)應用于汽車銷量的預測已成為研究的熱點。傳統(tǒng)的汽車銷量預測研究采用的主要方法有灰色系統(tǒng)理論［2］、時間序列模型［3］以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡［4］等，但這些研究采用的數(shù)據(jù)時間粒度比較大，研究對象大都集中于我國汽車年度總銷量的預測，研究成果難以應用推廣。文獻［5］在建立網(wǎng)絡關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)與汽車銷量理論框架的基礎(chǔ)上，使用自動推薦技術(shù)選取關(guān)鍵詞并進行關(guān)鍵詞合成。數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的人才和技術(shù)支持，因此在企業(yè)中建立數(shù)據(jù)科學團隊非常重要。

    某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習慣。另外根據(jù)地點的上下文說的是，如果你在辦公室用某外賣app點一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳。基于內(nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個性化推薦一般會有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個性化推薦，和基于用戶行為的個性化推薦?；谟脩粜袨榈耐扑]，會有基于物品的協(xié)同過濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初，沒有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個時候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法?；趦?nèi)容的推薦一般來說，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會在產(chǎn)品初期打造階段引入**的知識來建立起商品的信息知識庫，建立商品之間的相關(guān)度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù)；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過程中，只需要利用用戶當時的上下文情況：例如用戶正在看一個20萬左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來找到另外幾輛與這輛車相似的車來推薦給用戶。一般來說。非常好用！ 專業(yè)級分析，您身邊的智能算法**。新型數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。線上數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

    以“大眾”為例展示各模型測試集的預測值與實際值對比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預測精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預測銷量的基本趨勢，但整體預測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預測誤差均比較大。通過與隨機森林模型（圖（d））進行對比，可以清晰直觀地看出，隨機森林模型與其他模型相比在峰值預測準確度上有明顯差異，顯然隨機森林模型對于峰值和整體預測的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預測問題，建立基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機森林模型是一種切實可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車銷量為研究對象，通過關(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，**終篩選出針對不同品牌汽車的網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征，在解決多重共線性及減少過擬合的基礎(chǔ)上保留**有效的數(shù)據(jù)，然后分別建立了傳統(tǒng)時間序列模型及三種機器學習模型，通過對實驗結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)機器學習模型的預測效果均有***優(yōu)勢，其中隨機森林模型預測性能**優(yōu)。線上數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

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