經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘挖掘

來源: 發(fā)布時間:2023-04-20

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數(shù)據(jù)挖掘在能源行業(yè)的應(yīng)用:能源行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對能源消耗記錄、能源生產(chǎn)效率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助能源企業(yè)更好地了解能源消耗情況,提高能源利用效率,優(yōu)化能源生產(chǎn)方案等。同時,數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助能源企業(yè)預(yù)測市場需求,提高能源供應(yīng)管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在社交媒體行業(yè)的應(yīng)用:社交媒體行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對用戶行為、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助社交媒體平臺更好地了解用戶需求,提高用戶體驗,優(yōu)化廣告投放等。同時,數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助社交媒體平臺預(yù)測用戶趨勢,提高社交媒體管理能力。時間序列數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦定制分析服務(wù)門檻和價格都很高?選擇SaaS,不養(yǎng)團(tuán)隊、彈性成本!

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。

    為什么需要個性化推薦?科技進(jìn)步帶來的是更大程度地提高效率和生產(chǎn)力已經(jīng)是無可爭辯的事實。隨著時代變遷的廣告業(yè),從廣播、電視業(yè)廣告的輝煌,到互聯(lián)網(wǎng)門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的edm,再到了搜索引擎和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的推薦位廣告,隨著人們的數(shù)據(jù)可被記錄并且計算,也隨之產(chǎn)生了計算廣告學(xué)這門新興學(xué)科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細(xì)地捕捉到用戶的需求,并且呈現(xiàn)給用戶更加恰當(dāng)?shù)膹V告,給互聯(lián)網(wǎng)公司帶來了巨額的廣告收入,這中間推薦系統(tǒng)功不可沒。早期的門戶網(wǎng)站充斥著banner廣告,并沒有精細(xì)觸達(dá)用戶電商的推薦系統(tǒng)則幫助電商網(wǎng)站**提高銷售額,亞馬遜通過個性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年,推薦算法能夠為Netflix節(jié)省每年10億美元。讓其中的冷門內(nèi)容也能夠發(fā)揮作用,需要依賴基于用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)——利用個性化推薦,相比簡單展示**受歡迎清單,觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品更是基于內(nèi)容推薦的個性化推薦收獲了大量用戶的注意力。今日頭條、一點資訊,或是百度的feed流產(chǎn)品,已經(jīng)成為了除了微信之外的“時間***”。讓用戶愿意沉浸其中的原因,除了產(chǎn)品內(nèi)容本身的建設(shè),也有來自于個性化推薦的重要力量。即使是私有部署,也可以和已有系統(tǒng)隔離,并支持快速彈性擴(kuò)容。

    然后針對不同價格區(qū)間的汽車銷量與相應(yīng)合成指數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測且平均***誤差百分?jǐn)?shù)均不超過4%,但是同一價格區(qū)間內(nèi)包含眾多不同品牌車型,預(yù)測結(jié)果無法提供有價值的決策支持;文獻(xiàn)[6]、文獻(xiàn)[7]針對大眾途觀和寶馬汽車銷量進(jìn)行預(yù)測研究,通過人工方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞的選取,發(fā)現(xiàn)加入百度關(guān)鍵詞作為解釋變量的模型相比傳統(tǒng)的ARMA模型,預(yù)測精度有了一定程度的提高;文獻(xiàn)[8]利用經(jīng)濟(jì)變量和谷歌在線搜索數(shù)據(jù)建立預(yù)測月度汽車**的多變量模型,結(jié)果表明包括谷歌搜索數(shù)據(jù)在內(nèi)的模型在統(tǒng)計上超過了大多數(shù)預(yù)測領(lǐng)域的傳統(tǒng)模型;文獻(xiàn)[9]提出了一種搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取方法,但是該選取方法**終**保留了相關(guān)性**高的一個關(guān)鍵特征,難免會造成有效信息的損失。綜上所述,目前的研究存在的問題包括研究對象與時間粒度選擇不當(dāng),網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征分析及選取的科學(xué)體系暫未形成,傳統(tǒng)模型預(yù)測性能具有局限性。本文擬基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù),將品牌汽車銷量作為研究對象,時間粒度選取為月度,將傳統(tǒng)相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇方法相結(jié)合,篩選出**優(yōu)的關(guān)鍵特征數(shù)據(jù),然后應(yīng)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立品牌汽車銷量的預(yù)測模型。衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力,識別高價值客戶、維持客戶、發(fā)展客戶和挽留客戶。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘常見問題

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是國內(nèi)的暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案解決方案供應(yīng)商,公司成立于2019-12-11,位于聯(lián)航路1588弄(浦江鎮(zhèn)481街坊6/2丘)1幢技術(shù)中心主樓108室。產(chǎn)品以客戶滿意評價視為我們工作的標(biāo)準(zhǔn)。公司擁有一批高素質(zhì)的設(shè)計、研發(fā)人員,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)挖掘解決方案產(chǎn)品整體創(chuàng)新方面有著豐富的實踐經(jīng)驗。公司經(jīng)過多年的努力,產(chǎn)品和服務(wù)遍及主流行業(yè)多家企事業(yè)單位。公司匯集了暖榕敏捷數(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)人才,研發(fā)團(tuán)隊主創(chuàng)人員擁有十多余年的行業(yè)經(jīng)驗,在國內(nèi)市場極具競爭優(yōu)勢,積累良好的客戶口碑和品牌形象。公司自有研發(fā)團(tuán)隊,擁有自己的生產(chǎn)基地和工廠,公司產(chǎn)品暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),數(shù)據(jù)分析SaaS工具,數(shù)據(jù)挖掘解決方案發(fā)展具備后續(xù)產(chǎn)品更新實力,可以根據(jù)市場情況及時對產(chǎn)品定向開發(fā),按照客戶需求進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘挖掘

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