以“大眾”為例展示各模型測試集的預(yù)測值與實際值對比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預(yù)測精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預(yù)測銷量的基本趨勢，但整體預(yù)測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預(yù)測誤差均比較大。通過與隨機森林模型（圖（d））進行對比，可以清晰直觀地看出，隨機森林模型與其他模型相比在峰值預(yù)測準(zhǔn)確度上有明顯差異，顯然隨機森林模型對于峰值和整體預(yù)測的結(jié)果都更精確。由此可以得出結(jié)論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預(yù)測問題，建立基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征的隨機森林模型是一種切實可行的方案。3結(jié)論本文以品牌汽車銷量為研究對象，通過關(guān)鍵詞的選取及拓展，將相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇相結(jié)合，**終篩選出針對不同品牌汽車的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征，在解決多重共線性及減少過擬合的基礎(chǔ)上保留**有效的數(shù)據(jù)，然后分別建立了傳統(tǒng)時間序列模型及三種機器學(xué)習(xí)模型，通過對實驗結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果均有***優(yōu)勢，其中隨機森林模型預(yù)測性能**優(yōu)。數(shù)據(jù)挖掘是未來發(fā)展的趨勢之一，將在各個領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘公司

數(shù)據(jù)挖掘在電商行業(yè)的應(yīng)用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電商行業(yè)中的應(yīng)用也越來越。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析用戶的購買行為、搜索行為、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，為電商企業(yè)提供的用戶畫像和產(chǎn)品推薦，從而提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率和留存率。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助電商企業(yè)進行市場分析和競爭對手分析，為企業(yè)提供更加科學(xué)的決策依據(jù)。金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析用戶的交易記錄、信用評分、風(fēng)險評估等數(shù)據(jù)，為金融機構(gòu)提供更加的風(fēng)險控制和客戶管理。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機構(gòu)進行市場分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學(xué)的投資策略和風(fēng)險管理方案。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘費用深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。

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)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)記錄、考試成績等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助教育機構(gòu)更好地了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況，提高教學(xué)質(zhì)量，優(yōu)化教學(xué)方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機構(gòu)預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)趨勢，提高教育管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在物流行業(yè)的應(yīng)用物流行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對貨物運輸記錄、倉儲管理等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助物流企業(yè)更好地了解貨物流向，提高物流效率，優(yōu)化物流方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助物流企業(yè)預(yù)測市場需求，提高供應(yīng)鏈管理能力。

數(shù)據(jù)挖掘是一項重要的技術(shù)，它可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專注于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)，我們的重點產(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，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：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，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)不同的需求進行定制化開發(fā)，滿足企業(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)果以圖表等形式進行展示，讓企業(yè)更直觀地了解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。為業(yè)務(wù)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級提供極速支持。

    然后針對不同價格區(qū)間的汽車銷量與相應(yīng)合成指數(shù)進行建模預(yù)測且平均***誤差百分數(shù)均不超過4%，但是同一價格區(qū)間內(nèi)包含眾多不同品牌車型，預(yù)測結(jié)果無法提供有價值的決策支持；文獻［6］、文獻［7］針對大眾途觀和寶馬汽車銷量進行預(yù)測研究，通過人工方式進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞的選取，發(fā)現(xiàn)加入百度關(guān)鍵詞作為解釋變量的模型相比傳統(tǒng)的ARMA模型，預(yù)測精度有了一定程度的提高；文獻［8］利用經(jīng)濟變量和谷歌在線搜索數(shù)據(jù)建立預(yù)測月度汽車**的多變量模型，結(jié)果表明包括谷歌搜索數(shù)據(jù)在內(nèi)的模型在統(tǒng)計上超過了大多數(shù)預(yù)測領(lǐng)域的傳統(tǒng)模型；文獻［9］提出了一種搜索數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征選取方法，但是該選取方法**終**保留了相關(guān)性**高的一個關(guān)鍵特征，難免會造成有效信息的損失。綜上所述，目前的研究存在的問題包括研究對象與時間粒度選擇不當(dāng)，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征分析及選取的科學(xué)體系暫未形成，傳統(tǒng)模型預(yù)測性能具有局限性。本文擬基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，將品牌汽車銷量作為研究對象，時間粒度選取為月度，將傳統(tǒng)相關(guān)性分析與基于LASSO的特征選擇方法相結(jié)合，篩選出**優(yōu)的關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用多種機器學(xué)習(xí)算法建立品牌汽車銷量的預(yù)測模型。百萬級數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)分鐘即出結(jié)果。經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘常用知識

為每個客戶定制個性化的產(chǎn)品推薦序列，提高成交率并優(yōu)化客戶體驗。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘公司

    它一種在做個性化推薦時候的方法論。因為如果**按照單一的熱門推薦，網(wǎng)絡(luò)的馬太效應(yīng)(指強者愈強、弱者愈弱的現(xiàn)象)就會明顯；且長尾中物品較難被用戶發(fā)現(xiàn)，造成了資源浪費。而協(xié)同過濾問題恰恰解決了用戶的個性化需求（用戶更愿意打開自己感興趣或者熟悉的內(nèi)容），使得長尾上的物品有了被展示和消費的可能性，也使得馬太效應(yīng)相對弱化。協(xié)同過濾包括兩種類型：(基于物品的協(xié)同過濾)：小明在網(wǎng)站上看了《超人歸來》的電影，系統(tǒng)就會推薦與這部電影的相似的電影，比如《蜘蛛俠2》給小明。這是基于電影之間的相似性做出的推薦。(注意：兩部電影之間的是否相似是由大量用戶是否同時都看了這兩部電影得到的。如果大量用戶看了A電影，同時也看了B電影，即可認為這兩部的電影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用戶行為的。)騰訊視頻中，當(dāng)觀看《超人歸來》時系統(tǒng)推送的電影(基于用戶的協(xié)同過濾）：小明在購物網(wǎng)站上買了一副耳機，系統(tǒng)中會找出與小明相似的“近鄰好友”他們除了買耳機之外，還買了什么。如果與小明相似的“近鄰”小華還買過音箱，而這件東西小明還沒買過，系統(tǒng)就會給小明推薦音箱。這是基于用戶之間的相似性做出的推薦。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘公司

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家集研發(fā)、制造、銷售為一體的****，公司位于聯(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，成立于2019-12-11。公司秉承著技術(shù)研發(fā)、客戶優(yōu)先的原則，為國內(nèi)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)挖掘解決方案的產(chǎn)品發(fā)展添磚加瓦。主要經(jīng)營暖榕敏捷數(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)品服務(wù)，現(xiàn)在公司擁有一支經(jīng)驗豐富的研發(fā)設(shè)計團隊，對于產(chǎn)品研發(fā)和生產(chǎn)要求極為嚴格，完全按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)研發(fā)和生產(chǎn)。上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司每年將部分收入投入到暖榕敏捷數(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)品開發(fā)工作中，也為公司的技術(shù)創(chuàng)新和人材培養(yǎng)起到了很好的推動作用。公司在長期的生產(chǎn)運營中形成了一套完善的科技激勵政策，以激勵在技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品改進等。上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司嚴格規(guī)范暖榕敏捷數(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)品管理流程，確保公司產(chǎn)品質(zhì)量的可控可靠。公司擁有銷售/售后服務(wù)團隊，分工明細，服務(wù)貼心，為廣大用戶提供滿意的服務(wù)。