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数据挖掘可以应用于各个领域，如金融、医疗、教育、电商等。在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评估、投资决策等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发等方面；在教育领域，数据挖掘可以用于学生评估、课程设计等方面；在电商领域，数据挖掘可以用于用户画像、商品推荐等方面。数据挖掘的重心是算法，常用的算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。这些算法可以帮助我们从数据中发现规律、预测趋势、优化决策。数据挖掘的应用还需要注意一些问题，如数据隐私保护、算法可解释性、模型可靠性等。传统零售数据挖掘组合与推荐使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

数据挖掘是一种基于大数据的分析技术，它可以从海量数据中提取出有用的信息和知识，帮助企业做出较加明智的决策。作为一种重心产品，数据挖掘在市场上具有的应用前景。首先，数据挖掘可以帮助企业进行市场分析。通过对市场数据的挖掘，企业可以了解市场的需求和趋势，从而较好地制定营销策略，提高市场竞争力。其次，数据挖掘可以帮助企业进行客户分析。通过对客户的数据的挖掘，企业可以了解客户的需求和偏好，从而较好地满足客户需求，提高客户满意度。此外，数据挖掘还可以帮助企业进行产品分析。通过对产品数据的挖掘，企业可以了解产品的优缺点，从而较好地改进产品，提高产品质量。

挖掘技术来自于机器学习，但是机器学习研究并没有把海量数据作为处理对象。所以数据挖掘需要对算法进行改造，使算法性能和空间占用实用化。同时，数据挖掘有其*特的内容关联分析。关于数据挖掘和模式识别，从概念上来说的话，是可分，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在理解事物。考虑到数据本身，数据挖掘的建模过程通常需要六个步骤：了解业务、了解数据、准备数据、建立模型、评估模型、部署模型。必须在机器学习领域进一步研究。多场景适用：历经实际行业需求和数据的充分验证！

    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。基于帕累托**分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的较少数。数据挖掘怎么用

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