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)的變量選擇的同時進(jìn)行模型參數(shù)估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對上一節(jié)相關(guān)性分析結(jié)果，采用R語言中的glmnet包實(shí)現(xiàn)的LASSO算法對關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數(shù)會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數(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）作為評價指標(biāo)，通過交叉驗(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）。我們的專業(yè)性、可靠性及先進(jìn)性，將使您額外受益。銷量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)
從而實(shí)現(xiàn)針對性更強(qiáng)、更準(zhǔn)確、更具有應(yīng)用價值的品牌汽車銷量的預(yù)測。1網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個比較有代表性的品牌汽車作為研究對象，收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數(shù)據(jù)。根據(jù)消費(fèi)者購買決策過程，消費(fèi)者在產(chǎn)生購車需求后，大多數(shù)購車消費(fèi)者都會通過搜索引擎從網(wǎng)絡(luò)中快速獲取到所需要的信息，而關(guān)鍵詞搜索是在線信息搜索時**常用的策略，所以將用戶搜索關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。本文選擇國內(nèi)應(yīng)用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進(jìn)行詳細(xì)說明。關(guān)鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的方法，結(jié)合汽車品牌、**車型信息、車型配置指標(biāo)數(shù)據(jù)等各個方面的信息，對網(wǎng)絡(luò)上與大眾品牌汽車相關(guān)的新聞、論壇文章、點(diǎn)評、分享交流等信息進(jìn)行查找收集，剔除掉一些無用信息后，再使用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)對原始文本進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，得到關(guān)鍵詞列表及其權(quán)重，選定其中權(quán)值較高的“大眾”、“大眾4S店”、“大眾SUV”、“大眾POLO”、“大眾商務(wù)車”等為初始關(guān)鍵詞。線上數(shù)據(jù)挖掘哪幾種使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！
所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負(fù)責(zé)拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預(yù)測未知事物。很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實(shí)不然。在企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該是熟悉和了解業(yè)務(wù)的人。
1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：這是構(gòu)建模型之前的之后一個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟。這一步可以分為四個部分：變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創(chuàng)建、變量的轉(zhuǎn)換。2.建立模型：模型構(gòu)建是一個迭代過程。您需要仔細(xì)研究各種模型，以確定哪種模型對解決特定業(yè)務(wù)問題有用。部分?jǐn)?shù)據(jù)用于構(gòu)建模型，其余數(shù)據(jù)用于測試和驗(yàn)證生成的模型。有時還有第三組數(shù)據(jù)，稱為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y試聚會受到模型特性的影響，需要一個單獨(dú)的數(shù)據(jù)集來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。要訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)挖掘模型，您需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于訓(xùn)練模型，另一部分用于測試模型。3.評價模型：建立模型后，需要對得到的結(jié)果進(jìn)行評價，解釋模型的價值。測試集的準(zhǔn)確性只對用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有影響。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯誤的類型及其相關(guān)成本。經(jīng)驗(yàn)表明，高效的模型不一定是正確的模型。造成這種情況的直接原因是模型中內(nèi)置了各種假設(shè)，因此直接在現(xiàn)實(shí)世界中測試模型非常重要。先小面積應(yīng)用，得到一些測試數(shù)據(jù)，滿意后再大面積推廣。 使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。
智能擬合引擎：您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、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)測未知。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系，并預(yù)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域，營銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個指標(biāo)，如銷量、利潤、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，開始洞察。您無需了解技術(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”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進(jìn)行擬合，還幫您測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！全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？在線數(shù)據(jù)挖掘收費(fèi)
數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、零售等，幫助企業(yè)提高效率和盈利能力。銷量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)
企業(yè)的目標(biāo)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(tuán)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(biāo)的要求，未來有運(yùn)營高成本的現(xiàn)實(shí)。前幾年給運(yùn)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(wù)和解決方案。環(huán)保低碳貨運(yùn)進(jìn)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(yùn)營配套服務(wù)，成為重用型公司新能源物流車服務(wù)商運(yùn)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(diǎn)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(wù)，輔以多功能輔助車輛。服務(wù)租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務(wù)，包括車輛檢測、收費(fèi)指導(dǎo)、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”。銷量數(shù)據(jù)挖掘挖掘系統(tǒng)
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司專注技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)，發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊不斷壯大。一批專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ)，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動力。公司業(yè)務(wù)范圍主要包括：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。公司奉行顧客至上、質(zhì)量為本的經(jīng)營宗旨，深受客戶好評。公司深耕暖榕敏捷數(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，正積蓄著更大的能量，向更廣闊的空間、更寬泛的領(lǐng)域拓展。