從而實現(xiàn)針對性更強、更準確、更具有應用價值的品牌汽車銷量的預測。1網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)關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)消費者購買決策過程，消費者在產(chǎn)生購車需求后，大多數(shù)購車消費者都會通過搜索引擎從網(wǎng)絡中快速獲取到所需要的信息，而關鍵詞搜索是在線信息搜索時**常用的策略，所以將用戶搜索關鍵詞作為網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的關鍵特征。本文選擇國內(nèi)應用**為***的百度搜索引擎的百度指數(shù)作為網(wǎng)絡搜索關鍵詞數(shù)據(jù)來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進行詳細說明。關鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的方法，結合汽車品牌、**車型信息、車型配置指標數(shù)據(jù)等各個方面的信息，對網(wǎng)絡上與大眾品牌汽車相關的新聞、論壇文章、點評、分享交流等信息進行查找收集，剔除掉一些無用信息后，再使用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)對原始文本進行關鍵詞提取，得到關鍵詞列表及其權重，選定其中權值較高的“大眾”、“大眾4S店”、“大眾SUV”、“大眾POLO”、“大眾商務車”等為初始關鍵詞。模塊豐富包括銷量預測、RFM客戶價值分析、個性化推薦、商品組合與推薦、帕累托價值分析、客戶轉(zhuǎn)化分析等。線上零售數(shù)據(jù)挖掘功能

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    推薦系統(tǒng)的**思想：集群智慧凱文凱利曾經(jīng)在《失控》中曾經(jīng)說到蜂群的故事：蜜蜂看到一條信息：“去那兒，那是個好地方”。它們?nèi)タ催^之后回來舞蹈說，“是的，真是個好地方?！蓖ㄟ^這種重復強調(diào)，所屬意的地點吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成一個大的群舞，成為舞曲終章的主宰，**大的蜂群獲勝。動物的集群智慧凱文凱利用超級有機體可以來形容蜂群。同樣，這個詞也可以來形容整個互聯(lián)網(wǎng)上的人群。他們在網(wǎng)絡上留下的痕跡可以說是無意識的，但是也帶有了某種“集群的意識”。扯遠了，還是來看看互聯(lián)網(wǎng)集群智慧的例子：Wikipedia-用戶貢獻內(nèi)容：Wikipedia是一件集群智慧的典型產(chǎn)物，它完全由用戶來維護，因為每一篇文章都會有大量的用戶去進行修改，所以**終的結果很少出現(xiàn)問題，而那些惡意的操作行為也會因為有海量的用戶的維護而被盡快地修復。Google-利用海量數(shù)據(jù)進行判斷：Google的Pagerank算法的**思想是通過其他網(wǎng)頁對當前網(wǎng)頁的引用數(shù)來判斷網(wǎng)頁的等級，這種算法需要通過海量的用戶數(shù)據(jù)來進行。協(xié)同過濾說到個性化推薦**常用的設計思想，不得不說說協(xié)同過濾。

    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(diào)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取［J］.現(xiàn)代情報,2016,36(8):131-136。建立任意一個洞察，都只需3步：上傳數(shù)據(jù)、設置參數(shù)、查看結果。

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。簡單的說就是負責拿到需求，然后拿到結果。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)進行采集、處理和整理、展示結果等，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，找出看似無關事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應該是熟悉和了解業(yè)務的人。我們的專業(yè)性、可靠性及先進性，將使您額外受益。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘SaaS

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