在線(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘怎么樣

    177.［10］趙東波.線(xiàn)性回歸模型中多重共線(xiàn)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：@。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，幫您預(yù)測(cè)未來(lái)。在線(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘怎么樣

數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應(yīng)用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用也越來(lái)越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、搜索行為、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，為電商企業(yè)提供的用戶(hù)畫(huà)像和產(chǎn)品推薦，從而提高用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和留存率。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)分析和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析，為企業(yè)提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。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。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析用戶(hù)的交易記錄、信用評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等數(shù)據(jù)，為金融機(jī)構(gòu)提供更加的風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶(hù)管理。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行市場(chǎng)分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學(xué)的投資策略和風(fēng)險(xiǎn)管理方案。電商數(shù)據(jù)挖掘收費(fèi)相比自建團(tuán)隊(duì)，成本與時(shí)間均大降低，效率指數(shù)級(jí)提高！

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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?；诮M合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！

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數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用還面臨著隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全等問(wèn)題，需要企業(yè)和共同努力解決。在線(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘怎么樣

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