企業(yè)的目標是提高效率。知道是一回事，會做又是另一回事，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，美團外賣提升了用戶購買一日三餐的效率，微信等即時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，過去有雙碳目標的要求，未來有運營高成本的現(xiàn)實。前幾年給運輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個問題。2015年起，開始為新能源物流車全價值鏈提供一站式服務和解決方案。環(huán)保低碳貨運進入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運營配套服務，成為重用型公司新能源物流車服務商運營。對于城市配送物流企業(yè)來說，車輛的使用和購置成本一直是需要重點考慮的問題，隨著市場需求的增長，地面鐵路可以為企業(yè)提供靈活充足的車輛租賃服務，輔以多功能輔助車輛。服務租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務，包括車輛檢測、收費指導、車輛維修等，將降低城市配送物流企業(yè)在物流問題上的成本和精力投入“用車”。小白式操作，預測精度高。金融數(shù)據(jù)挖掘銷售
在零售業(yè)中實現(xiàn)完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經(jīng)濟學教科書中被稱為內(nèi)生性問題，這對于數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化技術的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術結(jié)合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進的下一個階段，它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識并大量采用數(shù)據(jù)學科學方法。自動數(shù)據(jù)挖掘價格定制分析服務門檻和價格都很高？選擇SaaS，不養(yǎng)團隊、彈性成本！
隨著數(shù)據(jù)采集技術和存儲技術 的發(fā)展，企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，積累了大量的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策，已經(jīng)成為商界的共識。然而數(shù)據(jù)的“式”增長，讓一般的數(shù)據(jù)分析技術望而卻步，數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來。 從技術的角度看，數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理，從中提取出輔助商業(yè)決策的關鍵性知識，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、統(tǒng)計學(statistics)、機器學習(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫等多種學科的理論，方法和技術。目前在金融服務機構(gòu)、零售商、金融服務機構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個領域中取得了的應用。
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這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設置不同的價格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機制有關。 促銷活動：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一。安全可靠：只做技術服務，所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時清理。銷量數(shù)據(jù)挖掘師
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以“大眾”為例展示各模型測試集的預測值與實際值對比如圖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））的預測精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預測銷量的基本趨勢，但整體預測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預測誤差均比較大。通過與隨機森林模型（圖（d））進行對比，可以清晰直觀地看出，隨機森林模型與其他模型相比在峰值預測準確度上有明顯差異，顯然隨機森林模型對于峰值和整體預測的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預測問題，建立基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)關鍵特征的隨機森林模型是一種切實可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車銷量為研究對象，通過關鍵詞的選取及拓展，將相關性分析與基于LASSO的特征選擇相結(jié)合，**終篩選出針對不同品牌汽車的網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)關鍵特征，在解決多重共線性及減少過擬合的基礎上保留**有效的數(shù)據(jù)，然后分別建立了傳統(tǒng)時間序列模型及三種機器學習模型，通過對實驗結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)機器學習模型的預測效果均有***優(yōu)勢，其中隨機森林模型預測性能**優(yōu)。金融數(shù)據(jù)挖掘銷售
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