工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報表工具

我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品可以應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融、醫(yī)療、教育、零售等。我們的客戶遍布全球，包括一些聞名企業(yè)和機構(gòu)。如果您正在尋找一款高效、、可靠、易用的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，那么我們的產(chǎn)品一定是您的。我們的產(chǎn)品可以幫助您更好地了解市場和消費者，制定更加科學(xué)的商業(yè)決策，提高企業(yè)的競爭力和盈利能力。如果您對我們的產(chǎn)品感興趣，歡迎聯(lián)系我們的客服人員，我們將竭誠為您服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息的方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)式增長，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也越來越受到重視。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù)，可以幫助企業(yè)做出更明智的決策。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報表工具

    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，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，目前機器視覺領(lǐng)域可以通過社交網(wǎng)絡(luò)照片或者個人相冊中的圖片的學(xué)習(xí)，可以做到預(yù)測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預(yù)測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術(shù)而已。機器學(xué)習(xí)與個性化推薦的關(guān)系什么是機器學(xué)習(xí)？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中與算法相關(guān)的一個子域，它允許計算機不斷地進行學(xué)習(xí)。大多數(shù)情況下，這相當于將一組數(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)測出未來有可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這種預(yù)測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數(shù)據(jù)中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘怎么樣使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

    提供一些可擴展的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。其目的也和其他的開源項目一樣，Mahout避免了在機器學(xué)習(xí)算法上重復(fù)造輪子。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源眾所周知，對推薦系統(tǒng)的個性化推薦算法需要運用來自用戶的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數(shù)據(jù)：舉個好玩的例子：通過GPS信號，可以測得手機速度以及位置，當用戶的手機在早上8點由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運營商是可以得到用戶手機訪問過的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足球的用戶，而喜歡足球的用戶很大的可能性是男性，則可以多推送一些相關(guān)的體育新聞內(nèi)容，甚至男性用品（比如剃須刀）廣告給他?；谏缃痪W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以基于好友關(guān)系，推薦朋友給用戶。當小紅和小明同時有10個朋友，那就說明他們在一個朋友圈子。他們共同好友越多，就更有可能在兩個人之間做相互推薦?；谏舷挛牡臄?shù)據(jù)：上下文的數(shù)據(jù)又可以分為兩種，時間上下文與地點上下文。舉一個栗子，在時間上下文的情況下。

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(wù)，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(wù)，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(yīng)用前景也將越來越廣闊。豐富的行業(yè)經(jīng)驗，更理解需求，支持個性化定制。

    某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)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(xí)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?；谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘報價

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    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學(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,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)廣告點擊率預(yù)測模型研究［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理,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)測系統(tǒng)［J］.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數(shù)據(jù)時代背景下的品牌汽車銷量預(yù)測的實證研究［D］.開封：河南大學(xué),2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預(yù)測奧迪汽車在華銷量［J］.統(tǒng)計與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡介：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：@。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘報表工具

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