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    从而实现针对性较强、较准确、较具有应用**的品牌汽车销量的预测。1网络搜索数据关键特征选取本文选取“大众”、“本田”、“奥迪”三个比较有代表性的品牌汽车作为研究对象，收集了2011年1月~2017年12月期间各品牌汽车月度销量数据。根据消费者购买决策过程，消费者在产生购车需求后，大多数购车消费者都会通过搜索引擎从网络中快速获取到所需要的信息，而关键词搜索是在线信息搜索时**常用的策略，所以将用户搜索关键词作为网络搜索数据的关键特征。本文选择国内应用**为***的百度搜索引擎的百度指数作为网络搜索关键词数据来源。下面以“大众”品牌汽车为例进行详细说明。关键词的选取及拓展本文采用文本挖掘的方法，结合汽车品牌、**车型信息，餐饮数据挖掘怎么用、车型配置指标数据等各个方面的信息，对网络上与大众品牌汽车相关的新闻，餐饮数据挖掘怎么用、论坛文章、点评、分享交流等信息进行查找收集，餐饮数据挖掘怎么用，剔除掉一些无用信息后，再使用NLPIR汉语分词系统对原始文本进行关键词提取，得到关键词列表及其权重，选定其中权值较高的“大众”、“大众4S店”、“大众SUV”、“大众POLO”、“大众商务车”等为初始关键词。通过预先获知客户的营销成功概率，优化营销策略，提高准确度并降低成本。餐饮数据挖掘怎么用

    0引言近年来，我国汽车产销呈现较快增长，产销总量屡创历史新高，据中国汽车工业协会统计数据，2016年中国汽车产销均**2800万辆，连续八年蝉联*****［1］。据车主之家网站提供的数据显示，2009~2016年我国销量排名**的品牌汽车占比高达，对于我国汽车消费者而言，品牌效应十分***。但是汽车生产厂商追求规模效应时存在一定的盲目性，导致产能过剩的问题日益凸显。在严峻的形势下，汽车生产企业应认真分析市场未来的需求量和可能存在的变化趋势，合理规划生产计划，采用以销定产的生产策略。因此如何准确地预测销量，对于汽车生产企业研究市场行情及时调整生产经营策略有着较其重要的意义。随着人工智能的出现以及基于网络数据的预测研究的***开展，将网络搜索数据应用于汽车销量的预测已成为研究的热点。传统的汽车销量预测研究采用的主要方法有灰色系统理论［2］、时间序列模型［3］以及人工神经网络［4］等，但这些研究采用的数据时间粒度比较大，研究对象大都集中于我国汽车年度总销量的预测，研究成果难以应用推广。文献［5］在建立网络关键词搜索数据与汽车销量理论框架的基础上，使用自动推荐技术选取关键词并进行关键词合成。餐饮数据挖掘怎么用掌握营销转化的细节，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。

数据挖掘在金融行业的应用：金融行业是数据挖掘技术的重要应用领域之一。通过对客户信用评估、风险管理等数据进行分析，可以帮助金融机构较好地了解客户需求，提高风险控制能力，优化投资决策等。同时，数据挖掘还可以帮助金融机构预测市场趋势，优化资产配置，提高**率。数据挖掘在医疗行业的应用：医疗行业是数据挖掘技术的重要应用领域之一。通过对患者病历、医疗记录等数据进行分析，可以帮助医疗机构较好地了解患者病情，提高诊断准确率，优化**方案等。同时，数据挖掘还可以帮助医疗机构预测疾病流行趋势，提高公共卫生管理能力。

企业的目标是提高效率。知道是一回事，会做又是另一回事，真正去做的都成了**企业。比如百度提升了用户获取信息的效率，美团外卖提升了用户购买一日三餐的效率，微信等即时通讯提升了用户沟通的效率……同样的逻辑也适用于物流行业，行业内所有企业都在挑战中前行，过去有双碳目标的要求，未来有运营高成本的现实。前几年给运输物流装备行业带来不少困难，有一家地面铁路公司旨在解决这个问题。2015年起，开始为新能源物流车全**链提供一站式服务和解决方案。环保低碳货运进入新能源物流车市场，为大型快递物流企业、城市配送企业提供租赁、销售及运营配套服务，成为重用型公司新能源物流车服务商运营。对于城市配送物流企业来说，车辆的使用和购置成本一直是需要重点考虑的问题，随着市场需求的增长，地面铁路可以为企业提供灵活充足的车辆租赁服务，辅以多功能辅助车辆。服务租赁确定后，陆路铁路还将提供一系列服务，包括车辆检测、收费指导、车辆维修等，将降低城市配送物流企业在物流问题上的成本和精力投入“用车”。掌握关键技术，并拥有自主知识产权。

数据挖掘源于从数据库中发现知识，简称为KDD，这个概念先在1989年的*11届**联合人工智能学术会议上被提出。为了避免混淆，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一个论文集中重新定义了KDD和数据挖掘的概念并进行了区分。数据挖掘是在可接受的计算时间内通过特定的算法生成特定模式的一个步骤。因此，在研究领域一般称为数据库中的知识发现，而在工程领域被称为数据挖掘。现在，数据挖掘和知识发现的发展水平相当于数据库技术在70年代的水平，在理论和方法上需要更多的指导和支持，才能够较的应用到实际中。数据挖掘可以用于描述性的挖掘任务和预测性的挖掘任务。在很多情况下，用户并不知道哪种模式是有趣的，因此需要探索多种不同的模式以找到自己感兴趣的模式。数据挖掘系统应该能够发现各种粒度的模式，并允许用户进行指导或聚焦搜索有趣的模式。全凭经验、直觉和眼光，怎能在智能时代赢得未来？帕累托数据挖掘是什么

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    建立这样的数据库需要专业人士、编辑等通过手动完成，有一定的工作量，但对于冷启动阶段的产品来说，是一个相对有效的方法。汽车之家网站在用户查看一辆车的同时推荐与其相似的车另外一种情况是纯文本的内容没有明确的参数特征，在这种情况下，需要通过文本分析技术来自动提取文本的关键词(通过自然语言技术的进行分词），通过数据挖掘来找到文本与文本之间的联系和相似性。热度算法左：微博右：**另外，由于各种社会热点话题普遍是人们关注较高的，以及由于在产品发展初期，没有收集到大量用户数据的情况下，“热度算法”也是一种惯常使用的方式。“热度算法“即将热点的内容**推荐给用户。这里值得注意的是，热点不会永远是热点，而是具有时效性的。所以发布初期用热度算法实现冷启动，积累了一定量级以后，才能逐渐开展个性化推荐算法。而热度算法在使用时也需要考虑到如何避免马太效应：毋庸置疑的是，在滚雪球的效应之下，互联网民的消费&观点&行为会趋同，就像**阵《战狼2》的热映一样，**的票房成绩完全取决于铺天盖地式的宣传，而群体将会成为乌合之众。产品的冷启动每个有推荐功能的产品都会遇到冷启动（coldstart）的问题。餐饮数据挖掘怎么用

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