通用數(shù)據(jù)挖掘公司

個(gè)性化推薦引擎：您有許多商品或服務(wù)在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進(jìn)銷(xiāo)售和提高用戶體驗(yàn)。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達(dá)100萬(wàn)條用戶行為和20萬(wàn)條用戶屬性，對(duì)多達(dá)20萬(wàn)個(gè)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗(yàn)，促進(jìn)您的銷(xiāo)量。無(wú)論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車(chē)保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書(shū)、線上服務(wù)，您一定很想知道，您的顧客對(duì)哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準(zhǔn)的為顧客推薦呢？停止揣測(cè)，開(kāi)始探究。不需要懂技術(shù)，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個(gè)性化推薦引擎”，用低成本為您的每個(gè)客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營(yíng)收并改善用戶體驗(yàn)。豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。通用數(shù)據(jù)挖掘公司

數(shù)據(jù)挖掘依賴于（1）基于統(tǒng)計(jì)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的思想；（2）基于人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模方法和學(xué)習(xí)理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速吸收了其他領(lǐng)域的思想，包括優(yōu)化、演化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。其他一些領(lǐng)域也發(fā)揮著重要的支撐作用。特別是，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)必須提供高效的存儲(chǔ)、索引和查詢處理支持。在處理海量數(shù)據(jù)集時(shí)，基于高性能計(jì)算的方法通常很重要。分布式技術(shù)還可以幫助處理大量數(shù)據(jù)，并且在無(wú)法集中處理數(shù)據(jù)時(shí)更為重要。數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的區(qū)別在于，數(shù)據(jù)挖掘不是用來(lái)檢查預(yù)期的模型是否正確，而是在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找模型本身?；旧?，這是一個(gè)歸納過(guò)程。例如，使用數(shù)據(jù)挖掘工具的分析師想要找到導(dǎo)致違約的風(fēng)險(xiǎn)因素。數(shù)據(jù)挖掘工具可以幫助他發(fā)現(xiàn)高負(fù)債和低收入的影響因素，甚至可以發(fā)現(xiàn)一些分析師從未想過(guò)或嘗試過(guò)的其他因素，例如年齡。通用數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些易用：只需簡(jiǎn)單幾步拖拽和點(diǎn)擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！

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)”。

    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)。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)？

    0引言近年來(lái)，我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)，產(chǎn)銷(xiāo)總量屢創(chuàng)歷史新高，據(jù)中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)均超2800萬(wàn)輛，連續(xù)八年蟬聯(lián)全球***［1］。據(jù)車(chē)主之家網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)顯示，2009~2016年我國(guó)銷(xiāo)量排名**的品牌汽車(chē)占比高達(dá)，對(duì)于我國(guó)汽車(chē)消費(fèi)者而言，品牌效應(yīng)十分***。但是汽車(chē)生產(chǎn)廠商追求規(guī)模效應(yīng)時(shí)存在一定的盲目性，導(dǎo)致產(chǎn)能過(guò)剩的問(wèn)題日益凸顯。在嚴(yán)峻的形勢(shì)下，汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)認(rèn)真分析市場(chǎng)未來(lái)的需求量和可能存在的變化趨勢(shì)，合理規(guī)劃生產(chǎn)計(jì)劃，采用以銷(xiāo)定產(chǎn)的生產(chǎn)策略。因此如何準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)銷(xiāo)量，對(duì)于汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)研究市場(chǎng)行情及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)策略有著極其重要的意義。隨著人工智能的出現(xiàn)以及基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)研究的***開(kāi)展，將網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)應(yīng)用于汽車(chē)銷(xiāo)量的預(yù)測(cè)已成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)研究采用的主要方法有灰色系統(tǒng)理論［2］、時(shí)間序列模型［3］以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［4］等，但這些研究采用的數(shù)據(jù)時(shí)間粒度比較大，研究對(duì)象大都集中于我國(guó)汽車(chē)年度總銷(xiāo)量的預(yù)測(cè)，研究成果難以應(yīng)用推廣。文獻(xiàn)［5］在建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)與汽車(chē)銷(xiāo)量理論框架的基礎(chǔ)上，使用自動(dòng)推薦技術(shù)選取關(guān)鍵詞并進(jìn)行關(guān)鍵詞合成。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)聯(lián)。個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘歸因分析

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。通用數(shù)據(jù)挖掘公司

    也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問(wèn)題。在早期團(tuán)隊(duì)資金有限的情況下，如何更好地提升用戶體驗(yàn)？如果給用戶的推薦千篇一律、沒(méi)有亮點(diǎn)，會(huì)使得用戶在一開(kāi)始就對(duì)產(chǎn)品失去了興趣，放棄使用。所以冷啟動(dòng)的問(wèn)題需要上線新產(chǎn)品認(rèn)真地對(duì)待和研究。在產(chǎn)品剛剛上線，新用戶到來(lái)的時(shí)候，如果沒(méi)有他在應(yīng)用上的行為數(shù)據(jù)，也無(wú)法預(yù)測(cè)其興趣。另外，當(dāng)新商品上架也會(huì)遇到冷啟動(dòng)的問(wèn)題，沒(méi)有收集到任何一個(gè)用戶對(duì)其瀏覽，點(diǎn)擊或者購(gòu)買(mǎi)的行為，也無(wú)從判斷將商品如何進(jìn)行推薦。所以在冷啟動(dòng)的時(shí)候要同時(shí)考慮用戶的冷啟動(dòng)和物品的冷啟動(dòng)。我總結(jié)了并延伸了項(xiàng)亮在《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》中的一些方法，可以參考：a.提供熱門(mén)內(nèi)容，類似剛才所介紹的熱度算法，將熱門(mén)的內(nèi)容優(yōu)先推給用戶。b.利用用戶注冊(cè)信息，可以收集人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的一些特征，如性別、國(guó)籍、學(xué)歷、居住地來(lái)預(yù)測(cè)用戶的偏好，當(dāng)然在極度強(qiáng)調(diào)用戶體驗(yàn)的***，注冊(cè)過(guò)程的過(guò)于繁瑣也會(huì)影響到用戶的轉(zhuǎn)化率，所以另外一種方式更加簡(jiǎn)單且有效，即利用用戶社交網(wǎng)絡(luò)賬號(hào)授權(quán)登陸，導(dǎo)入社交網(wǎng)站上的好友信息或者一些行為數(shù)據(jù)。c.在用戶登錄時(shí)收集對(duì)物品的反饋，了解用戶興趣，推送相似的物品。d.在一開(kāi)始引入**知識(shí)，建立知識(shí)庫(kù)、物品相關(guān)度表。通用數(shù)據(jù)挖掘公司

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司致力于數(shù)碼、電腦，是一家服務(wù)型公司。公司業(yè)務(wù)分為暖榕敏捷數(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，目前不斷進(jìn)行創(chuàng)新和服務(wù)改進(jìn)，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)。公司秉持誠(chéng)信為本的經(jīng)營(yíng)理念，在數(shù)碼、電腦深耕多年，以技術(shù)為先導(dǎo)，以自主產(chǎn)品為重點(diǎn)，發(fā)揮人才優(yōu)勢(shì)，打造數(shù)碼、電腦良好品牌。暖榕智能秉承“客戶為尊、服務(wù)為榮、創(chuàng)意為先、技術(shù)為實(shí)”的經(jīng)營(yíng)理念，全力打造公司的重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。