網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘工具

    本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的預(yù)測方法可以利用前期網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)預(yù)測后續(xù)汽車銷量，而相應(yīng)品牌的汽車生產(chǎn)廠商可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果及時調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和營銷策略。模型的可靠性檢驗(yàn)及推廣應(yīng)用是接下來的研究方向。參考文獻(xiàn)［1］中國汽車工業(yè)協(xié)會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預(yù)測研究［J］.機(jī)械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預(yù)測中的應(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)的我國汽車銷量預(yù)測分析［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)的汽車銷量預(yù)測研究［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銷量預(yù)測研究［J］.時代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔東佳,彭賡.基于Web搜索數(shù)據(jù)的寶馬汽車銷量預(yù)測研究［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)與汽車銷量關(guān)系研究——基于文本挖掘的關(guān)鍵詞獲?。跩］.現(xiàn)代情報,2016,36(8):131-136。技術(shù)咨詢**團(tuán)隊(duì)，豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)大技術(shù)能力，為用戶量身定制，滿足用戶個性化數(shù)據(jù)建模與挖掘需求！網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘工具

數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、教育、電商等。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險評估、信用評估、投資決策等方面；在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于疾病預(yù)測、藥物研發(fā)等方面；在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于學(xué)生評估、課程設(shè)計(jì)等方面；在電商領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于用戶畫像、商品推薦等方面。數(shù)據(jù)挖掘的重心是算法，常用的算法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。這些算法可以幫助我們從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測趨勢、優(yōu)化決策。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用還需要注意一些問題，如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法可解釋性、模型可靠性等。新型數(shù)據(jù)挖掘大屏數(shù)據(jù)挖掘還可以用于發(fā)現(xiàn)行為、異常情況和風(fēng)險預(yù)警等，幫助企業(yè)保護(hù)自身利益。

帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。停止猜想，開始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價值分析器：?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對一個因素分析，也可兩因素交叉分析?基于數(shù)據(jù)可視化，查看不同因素的貢獻(xiàn)度。

    0引言近年來，我國汽車產(chǎn)銷呈現(xiàn)較快增長，產(chǎn)銷總量屢創(chuàng)歷史新高，據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年中國汽車產(chǎn)銷均超2800萬輛，連續(xù)八年蟬聯(lián)全球***［1］。據(jù)車主之家網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)顯示，2009~2016年我國銷量排名**的品牌汽車占比高達(dá)，對于我國汽車消費(fèi)者而言，品牌效應(yīng)十分***。但是汽車生產(chǎn)廠商追求規(guī)模效應(yīng)時存在一定的盲目性，導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的問題日益凸顯。在嚴(yán)峻的形勢下，汽車生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)認(rèn)真分析市場未來的需求量和可能存在的變化趨勢，合理規(guī)劃生產(chǎn)計(jì)劃，采用以銷定產(chǎn)的生產(chǎn)策略。因此如何準(zhǔn)確地預(yù)測銷量，對于汽車生產(chǎn)企業(yè)研究市場行情及時調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營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)測研究的***開展，將網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)應(yīng)用于汽車銷量的預(yù)測已成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的汽車銷量預(yù)測研究采用的主要方法有灰色系統(tǒng)理論［2］、時間序列模型［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)時間粒度比較大，研究對象大都集中于我國汽車年度總銷量的預(yù)測，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)與汽車銷量理論框架的基礎(chǔ)上，使用自動推薦技術(shù)選取關(guān)鍵詞并進(jìn)行關(guān)鍵詞合成。深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。

    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強(qiáng).測量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學(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,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)測系統(tǒng)［J］.中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數(shù)據(jù)時代背景下的品牌汽車銷量預(yù)測的實(shí)證研究［D］.開封：河南大學(xué),2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預(yù)測奧迪汽車在華銷量［J］.統(tǒng)計(jì)與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡介：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：@?；跁r序預(yù)測引擎，幫您預(yù)測未來。RFM數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

建立一個洞察，只需三步? 智能化定參和優(yōu)化，無需懂技術(shù)? 流式計(jì)算集群，結(jié)果立等可取?。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘工具

    建立這樣的數(shù)據(jù)庫需要專業(yè)人士、編輯等通過手動完成，有一定的工作量，但對于冷啟動階段的產(chǎn)品來說，是一個相對有效的方法。汽車之家網(wǎng)站在用戶查看一輛車的同時推薦與其相似的車另外一種情況是純文本的內(nèi)容沒有明確的參數(shù)特征，在這種情況下，需要通過文本分析技術(shù)來自動提取文本的關(guān)鍵詞(通過自然語言技術(shù)的進(jìn)行分詞），通過數(shù)據(jù)挖掘來找到文本與文本之間的聯(lián)系和相似性。熱度算法左：微博右：今日頭條另外，由于各種社會熱點(diǎn)話題普遍是人們關(guān)注較高的，以及由于在產(chǎn)品發(fā)展初期，沒有收集到大量用戶數(shù)據(jù)的情況下，“熱度算法”也是一種慣常使用的方式。“熱度算法“即將熱點(diǎn)的內(nèi)容優(yōu)先推薦給用戶。這里值得注意的是，熱點(diǎn)不會永遠(yuǎn)是熱點(diǎn)，而是具有時效性的。所以發(fā)布初期用熱度算法實(shí)現(xiàn)冷啟動，積累了一定量級以后，才能逐漸開展個性化推薦算法。而熱度算法在使用時也需要考慮到如何避免馬太效應(yīng)：毋庸置疑的是，在滾雪球的效應(yīng)之下，互聯(lián)網(wǎng)民的消費(fèi)&觀點(diǎn)&行為會趨同，就像前一陣《戰(zhàn)狼2》的熱映一樣，**的票房成績完全取決于鋪天蓋地式的宣傳，而群體將會成為烏合之眾。產(chǎn)品的冷啟動每個有推薦功能的產(chǎn)品都會遇到冷啟動（coldstart）的問題。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘工具

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