網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘費用

    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。模型的可靠性檢驗及推廣應(yīng)用是接下來的研究方向。參考文獻［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。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。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘費用

數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補性。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數(shù)據(jù)，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數(shù)據(jù)并加快知識發(fā)現(xiàn)過程。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法。相反，它是統(tǒng)計分析方法的延伸和延續(xù)。大多數(shù)統(tǒng)計分析方法都建立在完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧之上，預(yù)測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計算機計算能力的不斷增強，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計和技術(shù)的一種應(yīng)用，它把這些先進復(fù)雜的技術(shù)綜合起來，使人們不必自己掌握這些技術(shù)就可以執(zhí)行相同的功能，而更專注于自己要解決的問題。餐飲數(shù)據(jù)挖掘銷售分析結(jié)果以圖文并茂的報告和數(shù)據(jù)表格呈現(xiàn)，包含豐富的細節(jié)，并支持在線分享、保存、打印和下載。

隨著智能制造技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能制造行業(yè)中的應(yīng)用也越來越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析生產(chǎn)過程中的傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，為制造企業(yè)提供更加的生產(chǎn)調(diào)度和質(zhì)量控制。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助制造企業(yè)進行產(chǎn)品設(shè)計和市場分析，為企業(yè)提供更加科學(xué)的產(chǎn)品開發(fā)和市場營銷策略。數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應(yīng)用，隨著電商行業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電商平臺。通過對用戶行為、購買記錄等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助電商平臺更好地了解用戶需求，提高銷售轉(zhuǎn)化率，優(yōu)化商品推薦等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商平臺預(yù)測銷售趨勢，優(yōu)化庫存管理，提高運營效率。

    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，對于我國汽車消費者而言，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。在嚴峻的形勢下，汽車生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)認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。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［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)鍵詞并進行關(guān)鍵詞合成。數(shù)據(jù)挖掘是未來發(fā)展的趨勢之一，將在各個領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：這是構(gòu)建模型之前的之后一個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟。這一步可以分為四個部分：變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創(chuàng)建、變量的轉(zhuǎn)換。2.建立模型：模型構(gòu)建是一個迭代過程。您需要仔細研究各種模型，以確定哪種模型對解決特定業(yè)務(wù)問題有用。部分數(shù)據(jù)用于構(gòu)建模型，其余數(shù)據(jù)用于測試和驗證生成的模型。有時還有第三組數(shù)據(jù)，稱為驗證集，因為測試聚會受到模型特性的影響，需要一個單獨的數(shù)據(jù)集來檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。要訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)挖掘模型，您需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于訓(xùn)練模型，另一部分用于測試模型。3.評價模型：建立模型后，需要對得到的結(jié)果進行評價，解釋模型的價值。測試集的準(zhǔn)確性只對用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有影響。在實際應(yīng)用中，有必要進一步了解錯誤的類型及其相關(guān)成本。經(jīng)驗表明，高效的模型不一定是正確的模型。造成這種情況的直接原因是模型中內(nèi)置了各種假設(shè)，因此直接在現(xiàn)實世界中測試模型非常重要。先小面積應(yīng)用，得到一些測試數(shù)據(jù)，滿意后再大面積推廣。 豐富的行業(yè)經(jīng)驗，更理解需求，支持個性化定制。自動數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測

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