咨詢數(shù)據(jù)挖掘常見問題

    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,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數(shù)學,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)技術學院學報,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)絡廣告點擊率預測模型研究［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測的實證研究［D］.開封：河南大學,2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預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。E-mail：@。百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。咨詢數(shù)據(jù)挖掘常見問題

    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?；趦?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。基于用戶行為的推薦，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。基于內(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。新零售數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘全憑經(jīng)驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？

客戶分群與評級：關注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。關注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌：基于前沿的技術和豐富的經(jīng)驗，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。

數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應用教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術的重要應用領域之一。通過對學生學習記錄、考試成績等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助教育機構(gòu)更好地了解學生學習情況，提高教學質(zhì)量，優(yōu)化教學方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機構(gòu)預測學生學習趨勢，提高教育管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在物流行業(yè)的應用物流行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術的重要應用領域之一。通過對貨物運輸記錄、倉儲管理等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助物流企業(yè)更好地了解貨物流向，提高物流效率，優(yōu)化物流方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助物流企業(yè)預測市場需求，提高供應鏈管理能力。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)預測未來趨勢和行為，從而制定更有效的營銷策略和業(yè)務計劃。

    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，所以將用戶搜索關鍵詞作為網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的關鍵特征。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)對原始文本進行關鍵詞提取，得到關鍵詞列表及其權(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”等為初始關鍵詞。專業(yè)分析，圖文并茂支持分享、保存、打印、下載?除非用戶主動保存，平臺不存儲任何用戶數(shù)據(jù)，閱后即焚?。新型數(shù)據(jù)挖掘常見問題

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