銷量數(shù)據(jù)挖掘

    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問(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銷量預(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)奧迪汽車在華銷量［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：@。非常好用！ 專業(yè)級(jí)分析，您身邊的智能算法**。銷量數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用：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。通過(guò)對(duì)客戶信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶需求，提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力，優(yōu)化投資決策等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，優(yōu)化資產(chǎn)配置，提高投資回報(bào)率。數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用：醫(yī)療行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過(guò)對(duì)患者病歷、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地了解患者病情，提高診斷準(zhǔn)確率，優(yōu)化治療方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)疾病流行趨勢(shì)，提高公共衛(wèi)生管理能力。線上零售數(shù)據(jù)挖掘是什么數(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。

    某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來(lái)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(diǎn)的上下文說(shuō)的是，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)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?；趦?nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個(gè)性化推薦一般會(huì)有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦，和基于用戶行為的個(gè)性化推薦。基于用戶行為的推薦，會(huì)有基于物品的協(xié)同過(guò)濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過(guò)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(méi)有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個(gè)時(shí)候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法。基于內(nèi)容的推薦一般來(lái)說(shuō)，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會(huì)在產(chǎn)品初期打造階段引入**的知識(shí)來(lái)建立起商品的信息知識(shí)庫(kù)，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(guò)程中，只需要利用用戶當(dāng)時(shí)的上下文情況：例如用戶正在看一個(gè)20萬(wàn)左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來(lái)找到另外幾輛與這輛車相似的車來(lái)推薦給用戶。一般來(lái)說(shuō)。

如何使用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)判斷足球隊(duì)中關(guān)鍵人物的角色，即球星。團(tuán)隊(duì)合作是許多人類活動(dòng)的基本方面，從商業(yè)到藝術(shù)，從體育到科學(xué)。近的研究表明，團(tuán)隊(duì)合作對(duì)于前沿科學(xué)研究至關(guān)重要，但人們對(duì)此知之甚少。團(tuán)隊(duì)合作如何激發(fā)更大的創(chuàng)造力。事實(shí)上，對(duì)于很多團(tuán)隊(duì)行動(dòng)來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有一個(gè)準(zhǔn)確的方法來(lái)計(jì)算如何在玩家之間分配信任。在數(shù)學(xué)中，極坐標(biāo)系是一個(gè)二維坐標(biāo)系。在這個(gè)坐標(biāo)系中的任何位置都可以用夾角和與原極點(diǎn)的距離來(lái)表示。極坐標(biāo)用于的領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)、物理、工程、導(dǎo)航、航空和機(jī)器人技術(shù)。當(dāng)兩點(diǎn)之間的關(guān)系很容易用它們之間的角度和距離表示時(shí)，極坐標(biāo)系特別有用，而在平面直角坐標(biāo)系中，這種關(guān)系只能用三角函數(shù)表示。對(duì)于許多類型的曲線，極坐標(biāo)方程是簡(jiǎn)單的表達(dá)形式，甚至對(duì)于某些曲線，也只能用極坐標(biāo)方程表示。部署一攬子解決方案，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、平臺(tái)深度融合，符合用戶對(duì)費(fèi)用、效能、算力、安全合規(guī)性的期望。

    采用R語(yǔ)言針對(duì)“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車的銷量預(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)于不同品牌汽車銷量預(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月度銷量預(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)品牌汽車銷量之間的關(guān)系并不是單純的線性關(guān)系，其中非線性關(guān)系的程度應(yīng)該大于線性關(guān)系的程度，因而兩種非線性機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)更為精確。建立任意一個(gè)洞察，都只需3步：上傳數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、查看結(jié)果。零售數(shù)據(jù)挖掘組件

豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。銷量數(shù)據(jù)挖掘

帕累托價(jià)值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。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。識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。停止猜想，開(kāi)始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價(jià)值分析器：?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價(jià)值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對(duì)一個(gè)因素分析，也可兩因素交叉分析?基于數(shù)據(jù)可視化，查看不同因素的貢獻(xiàn)度。

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