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，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進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（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數(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)相關性分析結果，采用R語言中的glmnet包實現(xiàn)的LASSO算法對關鍵詞搜索數(shù)據(jù)進行分析與特征選取。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，通過交叉驗證得到優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關系如圖1所示。圖1中左側虛線是佳Lambda取值（065）?；谥悄軘M合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。金融數(shù)據(jù)挖掘組件

我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品已經(jīng)成功應用于多個企業(yè)，取得了良好的效果。我們的客戶反饋非常好，他們認為我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品可以幫助他們更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您正在尋找一家專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)，我們是您的的選擇。我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助您更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您對我們的產(chǎn)品感興趣，歡迎隨時聯(lián)系我們，我們將竭誠為您服務?？傊?，我們的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品是一款高效、準確、靈活、可視化的產(chǎn)品，可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您正在尋找一款的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，我們的產(chǎn)品是您的的選擇。通用數(shù)據(jù)挖掘報價前沿技術和優(yōu)秀人才，保證技術先進性；

本文提出的基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的預測方法可以利用前期網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)預測后續(xù)汽車銷量，而相應品牌的汽車生產(chǎn)廠商可以根據(jù)預測結果及時調整企業(yè)的生產(chǎn)和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業(yè)協(xié)會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現(xiàn)［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,2016.［5］袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網(wǎng)絡關鍵詞搜索數(shù)據(jù)的汽車銷量預測研究［J］.管理學家(學術版),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測研究［J］.時代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔東佳,彭賡.基于Web搜索數(shù)據(jù)的寶馬汽車銷量預測研究［J］.經(jīng)濟師,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李憶,文瑞,楊立成.網(wǎng)絡搜索指數(shù)與汽車銷量關系研究——基于文本挖掘的關鍵詞獲?。跩］.現(xiàn)代情報,2016,36(8):131-136。

我們的數(shù)據(jù)挖掘服務具有以下優(yōu)勢：1.高效性：我們的數(shù)據(jù)挖掘工具可以快速處理大量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析效率。2.準確性：我們的數(shù)據(jù)挖掘技術可以準確地發(fā)現(xiàn)有用信息，避免誤判和誤導。3.定制化：我們的數(shù)據(jù)挖掘服務可以根據(jù)客戶需求進行定制化，滿足客戶不同的業(yè)務需求。4.專業(yè)性：我們的數(shù)據(jù)挖掘團隊由專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師和工程師組成，具有豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗和技術能力。作為一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質的數(shù)據(jù)挖掘服務。如果您需要數(shù)據(jù)挖掘服務，請聯(lián)系我們，我們將竭誠為您服務。使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。

數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，提高競爭力。在當今信息化時代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務，提高競爭力。數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體，預測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個領域。在金融領域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風險，預測市場趨勢，提高投資收益。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關聯(lián)?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘功能

基于二八法則或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產(chǎn)品、關鍵因素。金融數(shù)據(jù)挖掘組件

為什么需要個性化推薦？科技進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)生了計算廣告學這門新興學科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細地捕捉到用戶的需求，并且呈現(xiàn)給用戶更加恰當?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,并沒有精細觸達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。讓其中的冷門內容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴基于用戶習慣數(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。而近兩年興起的內容分發(fā)類產(chǎn)品更是基于內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)品內容本身的建設，也有來自于個性化推薦的重要力量。金融數(shù)據(jù)挖掘組件

上海暖榕智能科技有限責任公司辦公設施齊全，辦公環(huán)境優(yōu)越，為員工打造良好的辦公環(huán)境。致力于創(chuàng)造的產(chǎn)品與服務，以誠信、敬業(yè)、進取為宗旨，以建暖榕,暖榕智能產(chǎn)品為目標，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè)。公司堅持以客戶為中心、人工智能理論與算法軟件開發(fā)，大數(shù)據(jù)服務，軟件即服務（SaaS），數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案，經(jīng)營性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務，信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術服務，信息技術咨詢服務，社會經(jīng)濟咨詢【依法須經(jīng)批準的項目，經(jīng)相關部門批準后方可開展經(jīng)營活動?！渴袌鰹閷?，重信譽，保質量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。自公司成立以來，一直秉承“以質量求生存，以信譽求發(fā)展”的經(jīng)營理念，始終堅持以客戶的需求和滿意為重點，為客戶提供良好的暖榕敏捷數(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，從而使公司不斷發(fā)展壯大。

本文來自徐州廣用新能源科技有限公司：http://www.eezkjb27598.cn/Article/641f6399295.html