銷(xiāo)量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

    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)虛線是**佳Lambda取值（065）。我們的專(zhuān)業(yè)性、可靠性及先進(jìn)性，將使您額外受益。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

    從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)性更強(qiáng)、更準(zhǔn)確、更具有應(yīng)用價(jià)值的品牌汽車(chē)銷(xiāo)量的預(yù)測(cè)。1網(wǎng)絡(luò)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(gè)比較有代表性的品牌汽車(chē)作為研究對(duì)象，收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車(chē)月度銷(xiāo)量數(shù)據(jù)。根據(jù)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策過(guò)程，消費(fèi)者在產(chǎn)生購(gòu)車(chē)需求后，大多數(shù)購(gòu)車(chē)消費(fèi)者都會(huì)通過(guò)搜索引擎從網(wǎng)絡(luò)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(shí)**常用的策略，所以將用戶搜索關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。本文選擇國(guó)內(nèi)應(yīng)用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來(lái)源。下面以“大眾”品牌汽車(chē)為例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)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(chē)品牌、**車(chē)型信息、車(chē)型配置指標(biāo)數(shù)據(jù)等各個(gè)方面的信息，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上與大眾品牌汽車(chē)相關(guān)的新聞、論壇文章、點(diǎn)評(píng)、分享交流等信息進(jìn)行查找收集，剔除掉一些無(wú)用信息后，再使用NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)對(duì)原始文本進(jìn)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(wù)車(chē)”等為初始關(guān)鍵詞。線上數(shù)據(jù)挖掘哪幾種使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！

所以對(duì)人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺(tái)上使用什么工具，解決什么需求。簡(jiǎn)單的說(shuō)就是負(fù)責(zé)拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)挖掘工程師都比較被動(dòng)。比如BI讓你說(shuō)“我要獲取10年的銷(xiāo)售，需要知道每年的銷(xiāo)售情況和訂單情況”。這時(shí)候你需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過(guò)數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無(wú)關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來(lái)理解或預(yù)測(cè)未知事物。很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級(jí)的算法和技術(shù)開(kāi)發(fā)才能擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實(shí)不然。在企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該是熟悉和了解業(yè)務(wù)的人。

1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：這是構(gòu)建模型之前的之后一個(gè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟。這一步可以分為四個(gè)部分：變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創(chuàng)建、變量的轉(zhuǎn)換。2.建立模型：模型構(gòu)建是一個(gè)迭代過(guò)程。您需要仔細(xì)研究各種模型，以確定哪種模型對(duì)解決特定業(yè)務(wù)問(wèn)題有用。部分?jǐn)?shù)據(jù)用于構(gòu)建模型，其余數(shù)據(jù)用于測(cè)試和驗(yàn)證生成的模型。有時(shí)還有第三組數(shù)據(jù)，稱(chēng)為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y(cè)試聚會(huì)受到模型特性的影響，需要一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)集來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。要訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型，您需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于訓(xùn)練模型，另一部分用于測(cè)試模型。3.評(píng)價(jià)模型：建立模型后，需要對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，解釋模型的價(jià)值。測(cè)試集的準(zhǔn)確性只對(duì)用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有影響。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類(lèi)型及其相關(guān)成本。經(jīng)驗(yàn)表明，高效的模型不一定是正確的模型。造成這種情況的直接原因是模型中內(nèi)置了各種假設(shè)，因此直接在現(xiàn)實(shí)世界中測(cè)試模型非常重要。先小面積應(yīng)用，得到一些測(cè)試數(shù)據(jù)，滿意后再大面積推廣。 使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。

智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。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。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未知。無(wú)論您來(lái)自什么領(lǐng)域，營(yíng)銷(xiāo)、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開(kāi)始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡(jiǎn)單的方式對(duì)各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測(cè)算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜有數(shù)據(jù)、文本、還是時(shí)間，抑或您的數(shù)據(jù)中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！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)？在線數(shù)據(jù)挖掘收費(fèi)

數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、零售等，幫助企業(yè)提高效率和盈利能力。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

企業(yè)的目標(biāo)是提高效率。知道是一回事，會(huì)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(tuán)外賣(mài)提升了用戶購(gòu)買(mǎi)一日三餐的效率，微信等即時(shí)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(guò)去有雙碳目標(biāo)的要求，未來(lái)有運(yùn)營(yíng)高成本的現(xiàn)實(shí)。前幾年給運(yùn)輸物流裝備行業(yè)帶來(lái)不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個(gè)問(wèn)題。2015年起，開(kāi)始為新能源物流車(chē)全價(jià)值鏈提供一站式服務(wù)和解決方案。環(huán)保低碳貨運(yùn)進(jìn)入新能源物流車(chē)市場(chǎng)，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷(xiāo)售及運(yùn)營(yíng)配套服務(wù)，成為重用型公司新能源物流車(chē)服務(wù)商運(yùn)營(yíng)。對(duì)于城市配送物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，車(chē)輛的使用和購(gòu)置成本一直是需要重點(diǎn)考慮的問(wèn)題，隨著市場(chǎng)需求的增長(zhǎng)，地面鐵路可以為企業(yè)提供靈活充足的車(chē)輛租賃服務(wù)，輔以多功能輔助車(chē)輛。服務(wù)租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務(wù)，包括車(chē)輛檢測(cè)、收費(fèi)指導(dǎo)、車(chē)輛維修等，將降低城市配送物流企業(yè)在物流問(wèn)題上的成本和精力投入“用車(chē)”。銷(xiāo)量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司專(zhuān)注技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大。一批專(zhuān)業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ)，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。公司業(yè)務(wù)范圍主要包括：暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等。公司奉行顧客至上、質(zhì)量為本的經(jīng)營(yíng)宗旨，深受客戶好評(píng)。公司深耕暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案，正積蓄著更大的能量，向更廣闊的空間、更寬泛的領(lǐng)域拓展。