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(guān)性分析基礎(chǔ)上應(yīng)用LASSO算法來進(jìn)一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數(shù)據(jù)變量選擇方法的研究領(lǐng)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(shù)后面加上懲罰項(xiàng)（即L1正則項(xiàng)），L1正則項(xiàng)可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應(yīng)用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點(diǎn)在于可以在進(jìn)行連續(xù)的變量選擇的同時進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)［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(xù)建立的模型擁有穩(wěn)定的性能。針對上一節(jié)相關(guān)性分析結(jié)果，采用R語言中的glmnet包實(shí)現(xiàn)的LASSO算法對關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發(fā)現(xiàn)，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數(shù)會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數(shù)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(biāo)，通過交叉驗(yàn)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(cè)虛線是佳Lambda取值（065）。基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。金融數(shù)據(jù)挖掘組件

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本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的預(yù)測方法可以利用前期網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)預(yù)測后續(xù)汽車銷量，而相應(yīng)品牌的汽車生產(chǎn)廠商可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果及時調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和營銷策略。模型的可靠性檢驗(yàn)及推廣應(yīng)用是接下來的研究方向。參考文獻(xiàn)［1］中國汽車工業(yè)協(xié)會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預(yù)測研究［J］.機(jī)械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預(yù)測中的應(yīng)用及SAS實(shí)現(xiàn)［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國汽車銷量預(yù)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(shù)據(jù)的汽車銷量預(yù)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)搜索量的大眾途觀汽車銷量預(yù)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(shù)據(jù)的寶馬汽車銷量預(yù)測研究［J］.經(jīng)濟(jì)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(shù)與汽車銷量關(guān)系研究——基于文本挖掘的關(guān)鍵詞獲取［J］.現(xiàn)代情報,2016,36(8):131-136。

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數(shù)據(jù)挖掘是一種利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競爭力。在當(dāng)今信息化時代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高競爭力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體，預(yù)測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個領(lǐng)域。在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風(fēng)險，預(yù)測市場趨勢，提高投資收益。數(shù)據(jù)挖掘可以通過分析數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)聯(lián)?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘功能

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

為什么需要個性化推薦？科技進(jìn)步帶來的是更大程度地提高效率和生產(chǎn)力已經(jīng)是無可爭辯的事實(shí)。隨著時代變遷的廣告業(yè)，從廣播、電視業(yè)廣告的輝煌，到互聯(lián)網(wǎng)門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的推薦位廣告，隨著人們的數(shù)據(jù)可被記錄并且計(jì)算，也隨之產(chǎn)生了計(jì)算廣告學(xué)這門新興學(xué)科。從廣撒網(wǎng)的廣告形式到精細(xì)地捕捉到用戶的需求，并且呈現(xiàn)給用戶更加恰當(dāng)?shù)膹V告，給互聯(lián)網(wǎng)公司帶來了巨額的廣告收入，這中間推薦系統(tǒng)功不可沒。早期的門戶網(wǎng)站充斥著banner廣告,并沒有精細(xì)觸達(dá)用戶電商的推薦系統(tǒng)則幫助電商網(wǎng)站提高銷售額，亞馬遜通過個性化推薦系統(tǒng)能夠提高35%的銷售量。在2016年，推薦算法能夠?yàn)镹etflix節(jié)省每年10億美元。讓其中的冷門內(nèi)容也能夠發(fā)揮作用，需要依賴基于用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)——利用個性化推薦，相比簡單展示受歡迎清單，觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品更是基于內(nèi)容推薦的個性化推薦收獲了大量用戶的注意力。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“時間”。讓用戶愿意沉浸其中的原因，除了產(chǎn)品內(nèi)容本身的建設(shè)，也有來自于個性化推薦的重要力量。金融數(shù)據(jù)挖掘組件

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