帕累托數(shù)據(jù)挖掘團隊

    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算法來進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（即L1正則項），L1正則項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)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數(shù)估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對上一節(jié)相關(guān)性分析結(jié)果，采用R語言中的glmnet包實現(xiàn)的LASSO算法對關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數(shù)會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數(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）作為評價指標(biāo)，通過交叉驗證得到**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）。使用非常簡單，拖拖拽拽就能搞定！ 智能化自動建模，無需懂技術(shù)。帕累托數(shù)據(jù)挖掘團隊

所以對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上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負責(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。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數(shù)據(jù)進行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預(yù)測未知事物。很多人認為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，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。金融數(shù)據(jù)挖掘智能獲客為每個客戶定制個性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。

    也是很多創(chuàng)業(yè)公司遇到的較為棘手的問題。在早期團隊資金有限的情況下，如何更好地提升用戶體驗？如果給用戶的推薦千篇一律、沒有亮點，會使得用戶在一開始就對產(chǎn)品失去了興趣，放棄使用。所以冷啟動的問題需要上線新產(chǎn)品認真地對待和研究。在產(chǎn)品剛剛上線，新用戶到來的時候，如果沒有他在應(yīng)用上的行為數(shù)據(jù)，也無法預(yù)測其興趣。另外，當(dāng)新商品上架也會遇到冷啟動的問題，沒有收集到任何一個用戶對其瀏覽，點擊或者購買的行為，也無從判斷將商品如何進行推薦。所以在冷啟動的時候要同時考慮用戶的冷啟動和物品的冷啟動。我總結(jié)了并延伸了項亮在《推薦系統(tǒng)實踐》中的一些方法，可以參考：a.提供熱門內(nèi)容，類似剛才所介紹的熱度算法，將熱門的內(nèi)容優(yōu)先推給用戶。b.利用用戶注冊信息，可以收集人口統(tǒng)計學(xué)的一些特征，如性別、國籍、學(xué)歷、居住地來預(yù)測用戶的偏好，當(dāng)然在極度強調(diào)用戶體驗的***，注冊過程的過于繁瑣也會影響到用戶的轉(zhuǎn)化率，所以另外一種方式更加簡單且有效，即利用用戶社交網(wǎng)絡(luò)賬號授權(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.在用戶登錄時收集對物品的反饋，了解用戶興趣，推送相似的物品。d.在一開始引入**知識，建立知識庫、物品相關(guān)度表。

描述性的，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式并進行分類。描述性分析是一個無監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法沒有參考指標(biāo)，需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗來判斷數(shù)據(jù)分類是否正確。無監(jiān)督學(xué)習(xí)耗時長，對建模者的專業(yè)素質(zhì)要求較高。在數(shù)據(jù)挖掘建模中，定義標(biāo)簽是主題視角。比如營銷預(yù)測模型中客戶是否回復(fù)，是建模者自己設(shè)定的規(guī)則。這個規(guī)則可能是在收到營銷消息后的三天內(nèi)注冊一個賬號并生成訂單。無論電商、新媒體App渠道轉(zhuǎn)化分析器可以直觀分析不同渠道不同階段引流及獲客轉(zhuǎn)化率，優(yōu)化運營及業(yè)務(wù)流程。

機器學(xué)習(xí)(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說，機器學(xué)習(xí)就是把現(xiàn)實生活中的問題抽象成一個數(shù)學(xué)模型，用數(shù)學(xué)方法求解這個數(shù)學(xué)模型，從而解決現(xiàn)實生活中的問題。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學(xué)科的影響，包括數(shù)據(jù)庫、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、領(lǐng)域知識和模式識別。簡而言之，對于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。統(tǒng)計學(xué)往往忽略了實際效用，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計學(xué)提供的大部分技術(shù)，必須在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進一步研究，成為機器學(xué)習(xí)算法，才能進入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。非常好用！ 專業(yè)級分析，您身邊的智能算法**。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘功能

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線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。制定面向未來的策略，提高勝算。您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標(biāo)如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察?；谙冗M的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——線性回歸與歸因分析引擎”：?自動建模技術(shù)建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值；?自動進行歸因分析，了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響，以及這些影響的可信度；?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。帕累托數(shù)據(jù)挖掘團隊

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、咨詢、規(guī)劃、銷售、服務(wù)于一體的服務(wù)型企業(yè)。公司成立于2019-12-11，多年來在暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案行業(yè)形成了成熟、可靠的研發(fā)、生產(chǎn)體系。在孜孜不倦的奮斗下，公司產(chǎn)品業(yè)務(wù)越來越廣。目前主要經(jīng)營有暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案等產(chǎn)品，并多次以數(shù)碼、電腦行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、客戶需求定制多款多元化的產(chǎn)品。上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司每年將部分收入投入到暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案產(chǎn)品開發(fā)工作中，也為公司的技術(shù)創(chuàng)新和人材培養(yǎng)起到了很好的推動作用。公司在長期的生產(chǎn)運營中形成了一套完善的科技激勵政策，以激勵在技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品改進等。上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司嚴格規(guī)范暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案產(chǎn)品管理流程，確保公司產(chǎn)品質(zhì)量的可控可靠。公司擁有銷售/售后服務(wù)團隊，分工明細，服務(wù)貼心，為廣大用戶提供滿意的服務(wù)。