個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-06-16

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)重要的技術(shù),它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息,為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專(zhuān)注于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè),我們的重點(diǎn)產(chǎn)品就是數(shù)據(jù)挖掘。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)快速、準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì),從而為企業(yè)提供決策支持。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,包括金融、醫(yī)療、教育、電商等等。我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品具有以下特點(diǎn):1.高效性:我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速處理大量數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)分析的效率。2.準(zhǔn)確性:我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì),為企業(yè)提供準(zhǔn)確的決策支持。3.靈活性:我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)不同的需求進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā),滿(mǎn)足企業(yè)不同的數(shù)據(jù)分析需求。4.可視化:我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表等形式進(jìn)行展示,讓企業(yè)更直觀地了解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),觸手可及。助力快速提升智能化水平,提高洞察力。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

    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(chē)銷(xiāo)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(chē)在華銷(xiāo)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:@。線上零售數(shù)據(jù)挖掘常見(jiàn)問(wèn)題我們的原則始終如一:不僅是數(shù)據(jù)挖掘,更是價(jià)值挖掘。

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    以“大眾”為例展示各模型測(cè)試集的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型(圖(b))及支持向量回歸模型(圖(c))的預(yù)測(cè)精度明顯優(yōu)于ARIMA模型(圖(a)),ARIMA模型雖然能夠預(yù)測(cè)銷(xiāo)量的基本趨勢(shì),但整體預(yù)測(cè)效果比較差,而且以上三種模型的峰值敏感度都較低,即對(duì)峰值的預(yù)測(cè)誤差均比較大。通過(guò)與隨機(jī)森林模型(圖(d))進(jìn)行對(duì)比,可以清晰直觀地看出,隨機(jī)森林模型與其他模型相比在峰值預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上有明顯差異,顯然隨機(jī)森林模型對(duì)于峰值和整體預(yù)測(cè)的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論,針對(duì)汽車(chē)品牌粒度的月度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)問(wèn)題,建立基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機(jī)森林模型是一種切實(shí)可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車(chē)銷(xiāo)量為研究對(duì)象,通過(guò)關(guān)鍵詞的選取及拓展,將相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇相結(jié)合,**終篩選出針對(duì)不同品牌汽車(chē)的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征,在解決多重共線性及減少過(guò)擬合的基礎(chǔ)上保留**有效的數(shù)據(jù),然后分別建立了傳統(tǒng)時(shí)間序列模型及三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效果均有***優(yōu)勢(shì),其中隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)性能**優(yōu)。數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡(jiǎn)單。

    本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法可以利用前期網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)后續(xù)汽車(chē)銷(xiāo)量,而相應(yīng)品牌的汽車(chē)生產(chǎn)廠商可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和營(yíng)銷(xiāo)策略。模型的可靠性檢驗(yàn)及推廣應(yīng)用是接下來(lái)的研究方向。參考文獻(xiàn)[1]中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì).中國(guó)汽車(chē)工業(yè)發(fā)展年度報(bào)告(2016)[M].北京:社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2016.[2]黃琦.基于灰色理論的汽車(chē)銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)研究[J].機(jī)械制造,2013,51(4):78-80.[3]胡彥君.ARIMA模型在汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及SAS實(shí)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(luò)的我國(guó)汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)分析[D].上海:東華大學(xué),2016.[5]袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)的汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)研究[J].管理學(xué)家(學(xué)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(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)研究[J].時(shí)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(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)研究[J].經(jīng)濟(jì)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(luò)搜索指數(shù)與汽車(chē)銷(xiāo)量關(guān)系研究——基于文本挖掘的關(guān)鍵詞獲?。跩].現(xiàn)代情報(bào),2016,36(8):131-136。彈性成本:按需使用,不需運(yùn)維、不養(yǎng)團(tuán)隊(duì)、節(jié)省高額咨詢(xún)費(fèi)!個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

無(wú)論您來(lái)自什么行業(yè),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將觸手可及,幫您緊跟時(shí)代和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶(hù)需求,優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù),提高競(jìng)爭(zhēng)力。在當(dāng)今信息化時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘,企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)和客戶(hù)需求,優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù),提高競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶(hù)群體,預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì),提高銷(xiāo)售額和利潤(rùn)率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍非常,包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個(gè)領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險(xiǎn)公司識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì),提高投資收益。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

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