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。百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。數據挖掘挖掘

    從而實現針對性更強、更準確、更具有應用價值的品牌汽車銷量的預測。1網絡搜索數據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據。根據消費者購買決策過程，消費者在產生購車需求后，大多數購車消費者都會通過搜索引擎從網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絡搜索數據的關鍵特征。本文選擇國內應用**為***的百度搜索引擎的百度指數作為網絡搜索關鍵詞數據來源。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、車型配置指標數據等各個方面的信息，對網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。新型數據挖掘大屏豐富的行業經驗，更理解需求，支持個性化定制。

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！關注未來，制定面向未來的策略，提高勝算無論您來自什么行業：餐飲、零售、服務、電商、制造業，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節假日、人口變化、競品…停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。

數據挖掘依賴于（1）基于統計的抽樣、估計和假設檢驗的思想；（2）基于人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模方法和學習理論。數據挖掘也迅速吸收了其他領域的思想，包括優化、演化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。其他一些領域也發揮著重要的支撐作用。特別是，數據庫系統必須提供高效的存儲、索引和查詢處理支持。在處理海量數據集時，基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術還可以幫助處理大量數據，并且在無法集中處理數據時更為重要。數據挖掘和OLAP的區別在于，數據挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確，而是在數據庫中查找模型本身。基本上，這是一個歸納過程。例如，使用數據挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數據挖掘工具可以幫助他發現高負債和低收入的影響因素，甚至可以發現一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素，例如年齡。基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。

    也是很多創業公司遇到的較為棘手的問題。在早期團隊資金有限的情況下，如何更好地提升用戶體驗？如果給用戶的推薦千篇一律、沒有亮點，會使得用戶在一開始就對產品失去了興趣，放棄使用。所以冷啟動的問題需要上線新產品認真地對待和研究。在產品剛剛上線，新用戶到來的時候，如果沒有他在應用上的行為數據，也無法預測其興趣。另外，當新商品上架也會遇到冷啟動的問題，沒有收集到任何一個用戶對其瀏覽，點擊或者購買的行為，也無從判斷將商品如何進行推薦。所以在冷啟動的時候要同時考慮用戶的冷啟動和物品的冷啟動。我總結了并延伸了項亮在《推薦系統實踐》中的一些方法，可以參考：a.提供熱門內容，類似剛才所介紹的熱度算法，將熱門的內容優先推給用戶。b.利用用戶注冊信息，可以收集人口統計學的一些特征，如性別、國籍、學歷、居住地來預測用戶的偏好，當然在極度強調用戶體驗的***，注冊過程的過于繁瑣也會影響到用戶的轉化率，所以另外一種方式更加簡單且有效，即利用用戶社交網絡賬號授權登陸，導入社交網站上的好友信息或者一些行為數據。c.在用戶登錄時收集對物品的反饋，了解用戶興趣，推送相似的物品。d.在一開始引入**知識，建立知識庫、物品相關度表。數據挖掘需要專業的人才和技術支持，因此在企業中建立數據科學團隊非常重要。線上零售數據挖掘預測

專業分析，圖文并茂支持分享、保存、打印、下載?除非用戶主動保存，平臺不存儲任何用戶數據，閱后即焚?。數據挖掘挖掘

企業的目標是提高效率。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。比如百度提升了用戶獲取信息的效率，美團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，行業內所有企業都在挑戰中前行，過去有雙碳目標的要求，未來有運營高成本的現實。前幾年給運輸物流裝備行業帶來不少困難，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和解決方案。環保低碳貨運進入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業、城市配送企業提供租賃、銷售及運營配套服務，成為重用型公司新能源物流車服務商運營。對于城市配送物流企業來說，車輛的使用和購置成本一直是需要重點考慮的問題，隨著市場需求的增長，地面鐵路可以為企業提供靈活充足的車輛租賃服務，輔以多功能輔助車輛。服務租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務，包括車輛檢測、收費指導、車輛維修等，將降低城市配送物流企業在物流問題上的成本和精力投入“用車”。數據挖掘挖掘

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