但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關(guān)性分析基礎(chǔ)上應(yīng)用LASSO算法來(lái)進(jìn)一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數(shù)據(jù)變量選擇方法的研究領(lǐng)域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數(shù)后面加上懲罰項(xiàng)（即L1正則項(xiàng)），L1正則項(xiàng)可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應(yīng)用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點(diǎn)在于可以在進(jìn)行連續(xù)的變量選擇的同時(shí)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問(wèn)題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對(duì)上一節(jié)相關(guān)性分析結(jié)果，采用R語(yǔ)言中的glmnet包實(shí)現(xiàn)的LASSO算法對(duì)關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征選取。通過(guò)分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來(lái)越多的變量系數(shù)會(huì)被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時(shí)仍然擁有非零系數(shù)的變量就是越重要的解釋變量［12-13］。本文選取平均***誤差（MAE）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)交叉驗(yàn)證得到**優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關(guān)系如圖1所示。圖1中左側(cè)虛線是**佳Lambda取值（065）。數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù)，可以幫助企業(yè)做出更明智的決策。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘智能獲客
數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)重要的技術(shù)，它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專(zhuān)注于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)，我們的重點(diǎn)產(chǎn)品就是數(shù)據(jù)挖掘。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)快速、準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為企業(yè)提供決策支持。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括金融、醫(yī)療、教育、電商等等。我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品具有以下特點(diǎn)：1.高效性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速處理大量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的效率。2.準(zhǔn)確性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，為企業(yè)提供準(zhǔn)確的決策支持。3.靈活性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)不同的需求進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，滿(mǎn)足企業(yè)不同的數(shù)據(jù)分析需求。4.可視化：我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表等形式進(jìn)行展示，讓企業(yè)更直觀地了解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘哪幾種建立任意一個(gè)洞察，都只需3步：上傳數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、查看結(jié)果。
數(shù)據(jù)挖掘和OLAP具有一定的互補(bǔ)性。在根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果采取行動(dòng)之前，您可以檢查此類(lèi)行動(dòng)對(duì)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(duì)解決問(wèn)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(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法。相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法的延伸和延續(xù)。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)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(cè)精度尚可，但用戶(hù)要求很高。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，我們只能利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，用相對(duì)簡(jiǎn)單固定的方法來(lái)完成同樣的功能。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能統(tǒng)計(jì)和技術(shù)的一種應(yīng)用，它把這些先進(jìn)復(fù)雜的技術(shù)綜合起來(lái)，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(zhuān)注于自己要解決的問(wèn)題。
提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開(kāi)發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。其目的也和其他的開(kāi)源項(xiàng)目一樣，Mahout避免了在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上重復(fù)造輪子。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源眾所周知，對(duì)推薦系統(tǒng)的個(gè)性化推薦算法需要運(yùn)用來(lái)自用戶(hù)的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都是來(lái)自于哪里，為我們所用呢？基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)：舉個(gè)好玩的例子：通過(guò)GPS信號(hào)，可以測(cè)得手機(jī)速度以及位置，當(dāng)用戶(hù)的手機(jī)在早上8點(diǎn)由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來(lái)，就可以向他推薦附近的麥當(dāng)勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運(yùn)營(yíng)商是可以得到用戶(hù)手機(jī)訪問(wèn)過(guò)的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的，通過(guò)文本挖掘，可以了解用戶(hù)的偏好，如看過(guò)很多足球類(lèi)的文章，可以了解用戶(hù)為喜歡足球的用戶(hù)，而喜歡足球的用戶(hù)很大的可能性是男性，則可以多推送一些相關(guān)的體育新聞內(nèi)容，甚至男性用品（比如剃須刀）廣告給他。基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：通過(guò)用戶(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以基于好友關(guān)系，推薦朋友給用戶(hù)。當(dāng)小紅和小明同時(shí)有10個(gè)朋友，那就說(shuō)明他們?cè)谝粋€(gè)朋友圈子。他們共同好友越多，就更有可能在兩個(gè)人之間做相互推薦?；谏舷挛牡臄?shù)據(jù)：上下文的數(shù)據(jù)又可以分為兩種，時(shí)間上下文與地點(diǎn)上下文。舉一個(gè)栗子，在時(shí)間上下文的情況下?；诮M合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！
智能擬合引擎：您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未知。無(wú)論您來(lái)自什么領(lǐng)域，營(yíng)銷(xiāo)、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個(gè)指標(biāo)，如銷(xiāo)量、利潤(rùn)、活躍度，在某些因素下的值是多少？哪些是主要因素？哪些是次要因素？停止猜想，開(kāi)始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡(jiǎn)單的方式對(duì)各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測(cè)算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜有數(shù)據(jù)、文本、還是時(shí)間，抑或您的數(shù)據(jù)中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！優(yōu)化推廣和客戶(hù)維護(hù)策略。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘銷(xiāo)售
我們期待每個(gè)結(jié)果都是一份不錯(cuò)的微型咨詢(xún)報(bào)告。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘智能獲客
本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法可以利用前期網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)后續(xù)汽車(chē)銷(xiāo)量，而相應(yīng)品牌的汽車(chē)生產(chǎn)廠商可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和營(yíng)銷(xiāo)策略。模型的可靠性檢驗(yàn)及推廣應(yīng)用是接下來(lái)的研究方向。參考文獻(xiàn)［1］中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì).中國(guó)汽車(chē)工業(yè)發(fā)展年度報(bào)告（2016）［Ｍ］.北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車(chē)銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)研究［J］.機(jī)械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)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(guó)汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)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(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)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(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)研究［J］.時(shí)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(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)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(chē)銷(xiāo)量關(guān)系研究——基于文本挖掘的關(guān)鍵詞獲取［J］.現(xiàn)代情報(bào),2016,36(8):131-136。傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)挖掘智能獲客
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是以暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、服務(wù)為一體的人工智能理論與算法軟件開(kāi)發(fā)，大數(shù)據(jù)服務(wù)，軟件即服務(wù)（SaaS），數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案，經(jīng)營(yíng)性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務(wù)，信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)，信息技術(shù)咨詢(xún)服務(wù)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)咨詢(xún)【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目，經(jīng)相關(guān)部門(mén)批準(zhǔn)后方可開(kāi)展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)?！科髽I(yè)，公司成立于2019-12-11，地址在聯(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。至創(chuàng)始至今，公司已經(jīng)頗有規(guī)模。本公司主要從事暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案領(lǐng)域內(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)挖掘解決方案等產(chǎn)品的研究開(kāi)發(fā)。擁有一支研發(fā)能力強(qiáng)、成果豐碩的技術(shù)隊(duì)伍。公司先后與行業(yè)上游與下游企業(yè)建立了長(zhǎng)期合作的關(guān)系。依托成熟的產(chǎn)品資源和渠道資源，向全國(guó)生產(chǎn)、銷(xiāo)售暖榕敏捷數(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，經(jīng)過(guò)多年的沉淀和發(fā)展已經(jīng)形成了科學(xué)的管理制度、豐富的產(chǎn)品類(lèi)型。我們本著客戶(hù)滿(mǎn)意的原則為客戶(hù)提供暖榕敏捷數(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)品售前服務(wù)，為客戶(hù)提供周到的售后服務(wù)。價(jià)格低廉優(yōu)惠，服務(wù)周到，歡迎您的來(lái)電！