數(shù)據(jù)挖掘挖掘

來源: 發(fā)布時間:2023-06-07

    本文提出的基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的預測方法可以利用前期網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)預測后續(xù)汽車銷量,而相應品牌的汽車生產(chǎn)廠商可以根據(jù)預測結(jié)果及時調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻[1]中國汽車工業(yè)協(xié)會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告(2016)[M].北京:社會科學文獻出版社,2016.[2]黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究[J].機械制造,2013,51(4):78-80.[3]胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現(xiàn)[J].河北企業(yè),2012(4):11-12.[4]王旭天.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的我國汽車銷量預測分析[D].上海:東華大學,2016.[5]袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網(wǎng)絡關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)的汽車銷量預測研究[J].管理學家(學術(shù)版),2011(1):12-24.[6]孔令頂.基于互聯(lián)網(wǎng)搜索量的大眾途觀汽車銷量預測研究[J].時代金融,2015(30):222,226.[7]王守中,崔東佳,彭賡.基于Web搜索數(shù)據(jù)的寶馬汽車銷量預測研究[J].經(jīng)濟師,2013(12):22-24,26.[8]FANTAZZINID,[J]ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.[9]李憶,文瑞,楊立成.網(wǎng)絡搜索指數(shù)與汽車銷量關(guān)系研究——基于文本挖掘的關(guān)鍵詞獲?。跩].現(xiàn)代情報,2016,36(8):131-136。百萬級數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)分鐘即出結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘挖掘

    從而實現(xiàn)針對性更強、更準確、更具有應用價值的品牌汽車銷量的預測。1網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個比較有代表性的品牌汽車作為研究對象,收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數(shù)據(jù)。根據(jù)消費者購買決策過程,消費者在產(chǎn)生購車需求后,大多數(shù)購車消費者都會通過搜索引擎從網(wǎng)絡中快速獲取到所需要的信息,而關(guān)鍵詞搜索是在線信息搜索時**常用的策略,所以將用戶搜索關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。本文選擇國內(nèi)應用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進行詳細說明。關(guān)鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的方法,結(jié)合汽車品牌、**車型信息、車型配置指標數(shù)據(jù)等各個方面的信息,對網(wǎng)絡上與大眾品牌汽車相關(guān)的新聞、論壇文章、點評、分享交流等信息進行查找收集,剔除掉一些無用信息后,再使用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)對原始文本進行關(guān)鍵詞提取,得到關(guān)鍵詞列表及其權(quán)重,選定其中權(quán)值較高的“大眾”、“大眾4S店”、“大眾SUV”、“大眾POLO”、“大眾商務車”等為初始關(guān)鍵詞。新型數(shù)據(jù)挖掘大屏豐富的行業(yè)經(jīng)驗,更理解需求,支持個性化定制。

您想知道未來的銷量、客流、營收;您想優(yōu)化庫存和供應鏈;您想安排生產(chǎn)、員工排班;您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預測引擎,即刻給出答案!關(guān)注未來,制定面向未來的策略,提高勝算無論您來自什么行業(yè):餐飲、零售、服務、電商、制造業(yè),您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測未來收益;您也一定想知道什么因素造成了多大影響,比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競品…停止猜想,開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時序預測引擎”,不可以預測時間序列未來的走勢,如銷量預測或客流預測,還可以測算不同因素的影響程度和置信度。

數(shù)據(jù)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(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。基本上,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?;诰€性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。

    也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問題。在早期團隊資金有限的情況下,如何更好地提升用戶體驗?如果給用戶的推薦千篇一律、沒有亮點,會使得用戶在一開始就對產(chǎn)品失去了興趣,放棄使用。所以冷啟動的問題需要上線新產(chǎn)品認真地對待和研究。在產(chǎn)品剛剛上線,新用戶到來的時候,如果沒有他在應用上的行為數(shù)據(jù),也無法預測其興趣。另外,當新商品上架也會遇到冷啟動的問題,沒有收集到任何一個用戶對其瀏覽,點擊或者購買的行為,也無從判斷將商品如何進行推薦。所以在冷啟動的時候要同時考慮用戶的冷啟動和物品的冷啟動。我總結(jié)了并延伸了項亮在《推薦系統(tǒng)實踐》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.利用用戶注冊信息,可以收集人口統(tǒng)計學的一些特征,如性別、國籍、學歷、居住地來預測用戶的偏好,當然在極度強調(diào)用戶體驗的***,注冊過程的過于繁瑣也會影響到用戶的轉(zhuǎn)化率,所以另外一種方式更加簡單且有效,即利用用戶社交網(wǎng)絡賬號授權(quán)登陸,導入社交網(wǎng)站上的好友信息或者一些行為數(shù)據(jù)。c.在用戶登錄時收集對物品的反饋,了解用戶興趣,推送相似的物品。d.在一開始引入**知識,建立知識庫、物品相關(guān)度表。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。線上零售數(shù)據(jù)挖掘預測

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企業(yè)的目標是提高效率。知道是一回事,會做又是另一回事,真正去做的都成了明星企業(yè)。比如百度提升了用戶獲取信息的效率,美團外賣提升了用戶購買一日三餐的效率,微信等即時通訊提升了用戶溝通的效率……同樣的邏輯也適用于物流行業(yè),行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)都在挑戰(zhàn)中前行,過去有雙碳目標的要求,未來有運營高成本的現(xiàn)實。前幾年給運輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難,有一家地面鐵路公司旨在解決這個問題。2015年起,開始為新能源物流車全價值鏈提供一站式服務和解決方案。環(huán)保低碳貨運進入新能源物流車市場,為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運營配套服務,成為重用型公司新能源物流車服務商運營。對于城市配送物流企業(yè)來說,車輛的使用和購置成本一直是需要重點考慮的問題,隨著市場需求的增長,地面鐵路可以為企業(yè)提供靈活充足的車輛租賃服務,輔以多功能輔助車輛。服務租賃確定后,陸路鐵路還將提供一系列服務,包括車輛檢測、收費指導、車輛維修等,將降低城市配送物流企業(yè)在物流問題上的成本和精力投入“用車”。數(shù)據(jù)挖掘挖掘

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