零售數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

    177.［10］趙東波.線(xiàn)性回歸模型中多重共線(xiàn)性問(wèn)題的研究［D］.錦州：渤海大學(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強(qiáng).測(cè)量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國(guó)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(bào),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(diǎn)擊率預(yù)測(cè)模型研究［J］.數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(cè)系統(tǒng)［J］.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的品牌汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)的實(shí)證研究［D］.開(kāi)封：河南大學(xué),2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預(yù)測(cè)奧迪汽車(chē)在華銷(xiāo)量［J］.統(tǒng)計(jì)與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡(jiǎn)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：@。我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。零售數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

    它一種在做個(gè)性化推薦時(shí)候的方法論。因?yàn)槿绻?*按照單一的熱門(mén)推薦，網(wǎng)絡(luò)的馬太效應(yīng)(指強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的現(xiàn)象)就會(huì)明顯；且長(zhǎng)尾中物品較難被用戶(hù)發(fā)現(xiàn)，造成了資源浪費(fèi)。而協(xié)同過(guò)濾問(wèn)題恰恰解決了用戶(hù)的個(gè)性化需求（用戶(hù)更愿意打開(kāi)自己感興趣或者熟悉的內(nèi)容），使得長(zhǎng)尾上的物品有了被展示和消費(fèi)的可能性，也使得馬太效應(yīng)相對(duì)弱化。協(xié)同過(guò)濾包括兩種類(lèi)型：(基于物品的協(xié)同過(guò)濾)：小明在網(wǎng)站上看了《超人歸來(lái)》的電影，系統(tǒng)就會(huì)推薦與這部電影的相似的電影，比如《蜘蛛俠2》給小明。這是基于電影之間的相似性做出的推薦。(注意：兩部電影之間的是否相似是由大量用戶(hù)是否同時(shí)都看了這兩部電影得到的。如果大量用戶(hù)看了A電影，同時(shí)也看了B電影，即可認(rèn)為這兩部的電影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用戶(hù)行為的。)騰訊視頻中，當(dāng)觀看《超人歸來(lái)》時(shí)系統(tǒng)推送的電影(基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾）：小明在購(gòu)物網(wǎng)站上買(mǎi)了一副耳機(jī)，系統(tǒng)中會(huì)找出與小明相似的“近鄰好友”他們除了買(mǎi)耳機(jī)之外，還買(mǎi)了什么。如果與小明相似的“近鄰”小華還買(mǎi)過(guò)音箱，而這件東西小明還沒(méi)買(mǎi)過(guò)，系統(tǒng)就會(huì)給小明推薦音箱。這是基于用戶(hù)之間的相似性做出的推薦。零售數(shù)據(jù)挖掘哪幾種數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)支持，因此數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)清洗非常重要。

數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用也越來(lái)越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析患者的病歷、診斷記錄、藥物使用記錄等數(shù)據(jù)，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更加的診斷和治療方案。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)和流行病監(jiān)測(cè)，為公共衛(wèi)生提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應(yīng)用，教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄、考試成績(jī)、行為記錄等數(shù)據(jù)，為教育機(jī)構(gòu)提供更加的學(xué)生評(píng)估和教學(xué)方案。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機(jī)構(gòu)進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評(píng)估和課程設(shè)計(jì)，為教育提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應(yīng)用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用也越來(lái)越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、搜索行為、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，為電商企業(yè)提供的用戶(hù)畫(huà)像和產(chǎn)品推薦，從而提高用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和留存率。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)分析和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析，為企業(yè)提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析用戶(hù)的交易記錄、信用評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等數(shù)據(jù)，為金融機(jī)構(gòu)提供更加的風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶(hù)管理。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行市場(chǎng)分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學(xué)的投資策略和風(fēng)險(xiǎn)管理方案。非常實(shí)惠！ 我們的原則始終如一：不僅是數(shù)據(jù)挖掘，更是價(jià)值挖掘。

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(zhǔn)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(hù)需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高銷(xiāo)售額和客戶(hù)滿(mǎn)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(xiàn)，提高配送效率和準(zhǔn)確率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展也帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)和問(wèn)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(zhuān)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(hù)用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全?？傊?，數(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(chǎng)和客戶(hù)需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競(jìng)爭(zhēng)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(yīng)用前景也將越來(lái)越廣闊。數(shù)據(jù)挖掘需要專(zhuān)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(xué)團(tuán)隊(duì)非常重要。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘銷(xiāo)售

全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)和眼光，怎能在智能時(shí)代贏得未來(lái)？零售數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

    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(xiàn)性，所以本文在相關(guān)性分析基礎(chǔ)上應(yīng)用LASSO算法來(lái)進(jìn)一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數(shù)據(jù)變量選擇方法的研究領(lǐng)域中，Tibshirani在1996年提出普通線(xiàn)性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數(shù)后面加上懲罰項(xiàng)（即L1正則項(xiàng)），L1正則項(xiàng)可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應(yīng)用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點(diǎn)在于可以在進(jìn)行連續(xù)的變量選擇的同時(shí)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線(xiàn)性的問(wèn)題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對(duì)上一節(jié)相關(guān)性分析結(jié)果，采用R語(yǔ)言中的glmnet包實(shí)現(xiàn)的LASSO算法對(duì)關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征選取。通過(guò)分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來(lái)越多的變量系數(shù)會(huì)被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時(shí)仍然擁有非零系數(shù)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(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)交叉驗(yàn)證得到**優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關(guān)系如圖1所示。圖1中左側(cè)虛線(xiàn)是**佳Lambda取值（065）。零售數(shù)據(jù)挖掘哪幾種

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