金融數據挖掘組件

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(xiàn)性，所以本文在相關(guān)性分析基礎上應用LASSO算法來(lái)進(jìn)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(lǐng)域中，Tibshirani在1996年提出普通線(xiàn)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(yōu)點(diǎn)在于可以在進(jìn)行連續的變量選擇的同時(shí)進(jìn)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(xiàn)性的問(wèn)題，使得后續建立的模型擁有穩定的性能。針對上一節相關(guān)性分析結果，采用R語(yǔ)言中的glmnet包實(shí)現的LASSO算法對關(guān)鍵詞搜索數據進(jìn)行分析與特征選取。通過(guò)分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現，隨著(zhù)懲罰的力度加大，越來(lái)越多的變量系數會(huì )被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時(shí)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(jià)指標，通過(guò)交叉驗證得到優(yōu)Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關(guān)系如圖1所示。圖1中左側虛線(xiàn)是佳Lambda取值（065）。基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。金融數據挖掘組件

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本文提出的基于網(wǎng)絡(luò )搜索數據的預測方法可以利用前期網(wǎng)絡(luò )搜索數據預測后續汽車(chē)銷(xiāo)量，而相應品牌的汽車(chē)生產(chǎn)廠(chǎng)商可以根據預測結果及時(shí)調整企業(yè)的生產(chǎn)和營(yíng)銷(xiāo)策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來(lái)的研究方向。參考文獻［1］中國汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì ).中國汽車(chē)工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會(huì )科學(xué)文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車(chē)銷(xiāo)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(chē)銷(xiāo)量預測中的應用及SAS實(shí)現［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的我國汽車(chē)銷(xiāo)量預測分析［D］.上海：東華大學(xué),2016.［5］袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網(wǎng)絡(luò )關(guān)鍵詞搜索數據的汽車(chē)銷(xiāo)量預測研究［J］.管理學(xué)家(學(xué)術(shù)版),2011(1):12-24.［6］孔令頂.基于互聯(lián)網(wǎng)搜索量的大眾途觀(guān)汽車(chē)銷(xiāo)量預測研究［J］.時(shí)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(chē)銷(xiāo)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(luò )搜索指數與汽車(chē)銷(xiāo)量關(guān)系研究——基于文本挖掘的關(guān)鍵詞獲取［J］.現代情報,2016,36(8):131-136。

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數據挖掘是一種利用大數據技術(shù)來(lái)發(fā)現隱藏在數據背后的有價(jià)值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和客戶(hù)需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競爭力。在當今信息化時(shí)代，數據挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過(guò)對海量數據的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)和客戶(hù)需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競爭力。數據挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現潛在的客戶(hù)群體，預測市場(chǎng)趨勢，提高銷(xiāo)售額和利潤率。數據挖掘技術(shù)的應用范圍非常，包括金融、醫療、電商、物流等多個(gè)領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，數據挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風(fēng)險，預測市場(chǎng)趨勢，提高投資收益。數據挖掘可以通過(guò)分析數據集中的模式和趨勢，發(fā)現隱藏在數據背后的規律和關(guān)聯(lián)。互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘功能

基于二八法則或ABC法則，挖掘關(guān)鍵客戶(hù)、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。金融數據挖掘組件

為什么需要個(gè)性化推薦？科技進(jìn)步帶來(lái)的是更大程度地提高效率和生產(chǎn)力已經(jīng)是無(wú)可爭辯的事實(shí)。隨著(zhù)時(shí)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(mén)戶(hù)時(shí)代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的推薦位廣告，隨著(zhù)人們的數據可被記錄并且計算，也隨之產(chǎn)生了計算廣告學(xué)這門(mén)新興學(xué)科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細地捕捉到用戶(hù)的需求，并且呈現給用戶(hù)更加恰當的廣告，給互聯(lián)網(wǎng)公司帶來(lái)了巨額的廣告收入，這中間推薦系統功不可沒(méi)。早期的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站充斥著(zhù)banner廣告,并沒(méi)有精細觸達用戶(hù)電商的推薦系統則幫助電商網(wǎng)站提高銷(xiāo)售額，亞馬遜通過(guò)個(gè)性化推薦系統能夠提高35%的銷(xiāo)售量。在2016年，推薦算法能夠為Netflix節省每年10億美元。讓其中的冷門(mén)內容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴(lài)基于用戶(hù)習慣數據的個(gè)性化推薦系統——利用個(gè)性化推薦，相比簡(jiǎn)單展示受歡迎清單，觀(guān)看率提升3-4倍。而近兩年興起的內容分發(fā)類(lèi)產(chǎn)品更是基于內容推薦的個(gè)性化推薦收獲了大量用戶(hù)的注意力。今日頭條、一點(diǎn)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(shí)間”。讓用戶(hù)愿意沉浸其中的原因，除了產(chǎn)品內容本身的建設，也有來(lái)自于個(gè)性化推薦的重要力量。金融數據挖掘組件

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(wù)，以誠信、敬業(yè)、進(jìn)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(hù)為中心、人工智能理論與算法軟件開(kāi)發(fā)，大數據服務(wù)，軟件即服務(wù)（SaaS），數據分析與挖掘整體解決方案，經(jīng)營(yíng)性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務(wù)，信息系統集成和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)，信息技術(shù)咨詢(xún)服務(wù)，社會(huì )經(jīng)濟咨詢(xún)【依法須經(jīng)批準的項目，經(jīng)相關(guān)部門(mén)批準后方可開(kāi)展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。】市場(chǎng)為導向，重信譽(yù)，保質(zhì)量，想客戶(hù)之所想，急用戶(hù)之所急，全力以赴滿(mǎn)足客戶(hù)的一切需要。自公司成立以來(lái)，一直秉承“以質(zhì)量求生存，以信譽(yù)求發(fā)展”的經(jīng)營(yíng)理念，始終堅持以客戶(hù)的需求和滿(mǎn)意為重點(diǎn)，為客戶(hù)提供良好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，從而使公司不斷發(fā)展壯大。

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