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］。基于LASSO的特征選取在高維數據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，這種方法與傳統的算法相比優點在于可以在進行連續的變量選擇的同時進行模型參數估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續建立的模型擁有穩定的性能。針對上一節相關性分析結果，采用R語言中的glmnet包實現的LASSO算法對關鍵詞搜索數據進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發現，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數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）。數據挖掘是一種從大量數據中提取有用信息的技術，可以幫助企業做出更明智的決策。傳統零售數據挖掘智能獲客

數據挖掘是一項重要的技術，它可以幫助企業從海量數據中挖掘出有價值的信息，為企業決策提供支持。我們公司是一家專注于數據挖掘的企業，我們的重點產品就是數據挖掘。我們的數據挖掘技術可以幫助企業快速、準確地分析數據，發現數據中的規律和趨勢，從而為企業提供決策支持。我們的數據挖掘技術可以應用于各個領域，包括金融、醫療、教育、電商等等。我們的數據挖掘產品具有以下特點：1.高效性：我們的數據挖掘技術可以快速處理大量數據，提高數據分析的效率。2.準確性：我們的數據挖掘技術可以準確地分析數據，發現數據中的規律和趨勢，為企業提供準確的決策支持。3.靈活性：我們的數據挖掘技術可以根據不同的需求進行定制化開發，滿足企業不同的數據分析需求。4.可視化：我們的數據挖掘產品可以將數據分析結果以圖表等形式進行展示，讓企業更直觀地了解數據分析結果。互聯網數據挖掘哪幾種建立任意一個洞察，都只需3步：上傳數據、設置參數、查看結果。

數據挖掘和OLAP具有一定的互補性。在根據數據挖掘的結果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數據，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數據并加快知識發現過程。數據挖掘并不是要取代傳統的統計分析方法。相反，它是統計分析方法的延伸和延續。大多數統計分析方法都建立在完善的數學理論和高超的技巧之上，預測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計算機計算能力的不斷增強，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數據挖掘是人工智能統計和技術的一種應用，它把這些先進復雜的技術綜合起來，使人們不必自己掌握這些技術就可以執行相同的功能，而更專注于自己要解決的問題。

    提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。其目的也和其他的開源項目一樣，Mahout避免了在機器學習算法上重復造輪子。推薦系統的數據來源眾所周知，對推薦系統的個性化推薦算法需要運用來自用戶的數據，那么這些數據都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數據：舉個好玩的例子：通過GPS信號，可以測得手機速度以及位置，當用戶的手機在早上8點由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當勞早餐優惠券了。另外，運營商是可以得到用戶手機訪問過的網頁數據的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足球的用戶，而喜歡足球的用戶很大的可能性是男性，則可以多推送一些相關的體育新聞內容，甚至男性用品（比如剃須刀）廣告給他。基于社交網絡數據：通過用戶的社交網絡數據可以基于好友關系，推薦朋友給用戶。當小紅和小明同時有10個朋友，那就說明他們在一個朋友圈子。他們共同好友越多，就更有可能在兩個人之間做相互推薦。基于上下文的數據：上下文的數據又可以分為兩種，時間上下文與地點上下文。舉一個栗子，在時間上下文的情況下。基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！

智能擬合引擎：您想知道一個指標，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測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數據，并將圖文并茂的報告呈現眼前。尋找各種因素與目標值之間的關系，并預測未知。無論您來自什么領域，營銷、制造、貿易、服務、物流、研發...您想知道一個指標，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，基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——智能擬合引擎”，我們不幫您用簡單的方式對各種因素進行擬合，還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數據中混雜有數據、文本、還是時間，抑或您的數據中有很多缺失值，放心，我們一并幫您處理！優化推廣和客戶維護策略。制造業數據挖掘銷售

我們期待每個結果都是一份不錯的微型咨詢報告。傳統零售數據挖掘智能獲客

    本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業的生產和營銷策略。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］中國汽車工業協會.中國汽車工業發展年度報告（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［J］.河北企業,2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網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.基于網絡關鍵詞搜索數據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.基于互聯網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搜索數據的寶馬汽車銷量預測研究［J］.經濟師,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李憶,文瑞,楊立成.網絡搜索指數與汽車銷量關系研究——基于文本挖掘的關鍵詞獲取［J］.現代情報,2016,36(8):131-136。傳統零售數據挖掘智能獲客

上海暖榕智能科技有限責任公司是以暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案研發、生產、銷售、服務為一體的人工智能理論與算法軟件開發，大數據服務，軟件即服務（SaaS），數據分析與挖掘整體解決方案，經營性互聯網文化信息服務，信息系統集成和物聯網技術服務，信息技術咨詢服務，社會經濟咨詢【依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動。】企業，公司成立于2019-12-11，地址在聯航路1588弄(浦江鎮481街坊6/2丘)1幢技術中心主樓108室。至創始至今，公司已經頗有規模。本公司主要從事暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案領域內的暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等產品的研究開發。擁有一支研發能力強、成果豐碩的技術隊伍。公司先后與行業上游與下游企業建立了長期合作的關系。依托成熟的產品資源和渠道資源，向全國生產、銷售暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案產品，經過多年的沉淀和發展已經形成了科學的管理制度、豐富的產品類型。我們本著客戶滿意的原則為客戶提供暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案產品售前服務，為客戶提供周到的售后服務。價格低廉優惠，服務周到，歡迎您的來電！