互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘工具

來源: 發(fā)布時間:2023-02-16

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數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases,KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,使得各個行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作,對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準確地獲取有價值的信息呢?我們陷入了“被信息所淹沒,卻饑渴于知識”的困境,數(shù)據(jù)挖掘技術正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 時間序列數(shù)據(jù)挖掘銷售絕大多數(shù)分析工具界面復雜、術語晦澀、操作繁瑣,十分難用?頁面友好、全模塊化、一目了然。

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    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,2017.[11]李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究[J].中國科學:數(shù)學,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)技術學院學報,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)絡廣告點擊率預測模型研究[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,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)構建的流感**預測系統(tǒng)[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,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測的實證研究[D].開封:河南大學,2014.[16]田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預測奧迪汽車在華銷量[J].統(tǒng)計與管理,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。E-mail:@。使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。

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