機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)是一種從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析并獲取規(guī)則，并利用規(guī)則預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的算法。換句話說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是把現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題抽象成一個(gè)數(shù)學(xué)模型，用數(shù)學(xué)方法求解這個(gè)數(shù)學(xué)模型，從而解決現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘受到許多學(xué)科的影響，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、領(lǐng)域知識(shí)和模式識(shí)別。簡(jiǎn)而言之，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫(kù)提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)往往忽略了實(shí)際效用，癡迷于理論之美。所以統(tǒng)計(jì)學(xué)提供的大部分技術(shù)，必須在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步研究，成為機(jī)器學(xué)習(xí)算法，才能進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。用于零售、餐飲、電商、互聯(lián)網(wǎng)的智能數(shù)據(jù)分析建模工具。咨詢數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價(jià)
數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用也越來(lái)越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析患者的病歷、診斷記錄、藥物使用記錄等數(shù)據(jù)，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更加的診斷和治療方案。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)和流行病監(jiān)測(cè)，為公共衛(wèi)生提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應(yīng)用，教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)記錄、考試成績(jī)、行為記錄等數(shù)據(jù)，為教育機(jī)構(gòu)提供更加的學(xué)生評(píng)估和教學(xué)方案。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機(jī)構(gòu)進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評(píng)估和課程設(shè)計(jì)，為教育提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。智能數(shù)據(jù)挖掘銷售使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。
帕累托價(jià)值分析器：您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。使用帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。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。識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。您有很多客戶、售賣很多產(chǎn)品、提供很多服務(wù)、有很多分析要素；您想要挖掘價(jià)值客戶、找出關(guān)鍵產(chǎn)品、掌握關(guān)鍵因素。停止猜想，開(kāi)始洞察。使用暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——帕累托價(jià)值分析器：?基于二八法則，挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素?基于ABC理論（二三五原理），區(qū)分高價(jià)值、重要和微不足道的大多數(shù)?可以對(duì)一個(gè)因素分析，也可兩因素交叉分析?基于數(shù)據(jù)可視化，查看不同因素的貢獻(xiàn)度。
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)汽車銷量，而相應(yīng)品牌的汽車生產(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)汽車工業(yè)協(xié)會(huì).中國(guó)汽車工業(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銷售量預(yù)測(cè)研究［J］.機(jī)械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預(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)汽車銷量預(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)的汽車銷量預(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銷量預(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)的寶馬汽車銷量預(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(bào),2016,36(8):131-136。專業(yè)分析，圖文并茂支持分享、保存、打印、下載?除非用戶主動(dòng)保存，平臺(tái)不存儲(chǔ)任何用戶數(shù)據(jù)，閱后即焚?。
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某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來(lái)給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說(shuō)的是，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳。基于內(nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個(gè)性化推薦一般會(huì)有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦，和基于用戶行為的個(gè)性化推薦。基于用戶行為的推薦，會(huì)有基于物品的協(xié)同過(guò)濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過(guò)濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初，沒(méi)有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個(gè)時(shí)候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法。基于內(nèi)容的推薦一般來(lái)說(shuō)，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會(huì)在產(chǎn)品初期打造階段引入**的知識(shí)來(lái)建立起商品的信息知識(shí)庫(kù)，建立商品之間的相關(guān)度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù)；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過(guò)程中，只需要利用用戶當(dāng)時(shí)的上下文情況：例如用戶正在看一個(gè)20萬(wàn)左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來(lái)找到另外幾輛與這輛車相似的車來(lái)推薦給用戶。一般來(lái)說(shuō)。咨詢數(shù)據(jù)挖掘報(bào)價(jià)
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