注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協同過濾之外，還有基于內容的推薦、基于知識的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協同過濾這種方法的思想。亞馬遜網站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產品經理的活動，主講人香港中文大學的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機器視覺領域可以通過社交網絡照片或者個人相冊中的圖片的學習，可以做到預測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術而已。機器學習與個性化推薦的關系什么是機器學習？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地進行學習。大多數情況下，這相當于將一組數據傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數據的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現的其他數據。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數據中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。基于RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。線上零售數據挖掘是什么

    以“大眾”為例展示各模型測試集的預測值與實際值對比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預測精度明顯優于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預測銷量的基本趨勢，但整體預測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預測誤差均比較大。通過與隨機森林模型（圖（d））進行對比，可以清晰直觀地看出，隨機森林模型與其他模型相比在峰值預測準確度上有明顯差異，顯然隨機森林模型對于峰值和整體預測的結果都更精確。由此可以得出結論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預測問題，建立基于網絡搜索數據關鍵特征的隨機森林模型是一種切實可行的方案。3結論本文以品牌汽車銷量為研究對象，通過關鍵詞的選取及拓展，將相關性分析與基于LASSO的特征選擇相結合，**終篩選出針對不同品牌汽車的網絡搜索數據關鍵特征，在解決多重共線性及減少過擬合的基礎上保留**有效的數據，然后分別建立了傳統時間序列模型及三種機器學習模型，通過對實驗結果進行分析，發現機器學習模型的預測效果均有***優勢，其中隨機森林模型預測性能**優。傳統零售數據挖掘工具有哪些使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。

所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負責拿到需求，然后拿到結果。大多數公司的數據挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數據進行采集、處理和整理、展示結果等，主要集中在算法上。數據挖掘就是通過數據的表象發現隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關事物背后隱藏的規律和聯系，并以此來理解或預測未知事物。很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高級的算法和技術開發才能擅長數據挖掘和分析，其實不然。在企業的實際運作中，比較好的大數據挖掘工程師應該是熟悉和了解業務的人。

數據挖掘，又稱數據庫中的知識發現，是人工智能和數據庫研究的熱點，所謂數據挖掘是指用常用的分析技術從大量數據中揭示隱藏的、以前未知的、具有潛在價值的信息數據挖掘使用數據挖掘主要包括分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和方差分析、網頁挖掘等，它們從不同的角度提取數據。首先簡單介紹一下什么是數據挖掘。數據挖掘是指從大量數據中發現特定信息和模式的過程，很多人將此過程視為知識發現。數據挖掘中常用的算法包括回歸、分類、聚類和模式檢測。在工程中，數據挖掘通常與大數據技術聯系在一起。在行業實踐中，從業者還必須對數據中包含的主題領域有合理的理解。行業分析方法常用于用戶畫像、商業智能、社區發現等場景。數據挖掘是從大量不完整的、嘈雜的、模糊的和隨機的數據中提取隱藏的、未知的但可能有用的信息和知識的過程。數據挖掘可以通過分析數據集中的模式和趨勢，發現隱藏在數據背后的規律和關聯。

描述性的，無監督的學習，描述性分析是指分析具有多種屬性的數據集，找出潛在的模式并進行分類。描述性分析是一個無監督的學習過程。與監督學習不同，無監督學習算法沒有參考指標，需要結合業務經驗來判斷數據分類是否正確。無監督學習耗時長，對建模者的專業素質要求較高。在數據挖掘建模中，定義標簽是主題視角。比如營銷預測模型中客戶是否回復，是建模者自己設定的規則。這個規則可能是在收到營銷消息后的三天內注冊一個賬號并生成訂單。數據挖掘是未來發展的趨勢之一，將在各個領域發揮越來越重要的作用。數據挖掘價格

百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。線上零售數據挖掘是什么

    177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數學,2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業技術學院學報,2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網絡廣告點擊率預測模型研究［J］.數理統計與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數據構建的流感**預測系統［J］.中國衛生統計,2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數據時代背景下的品牌汽車銷量預測的實證研究［D］.開封：河南大學,2014.［16］田銳鋒.用季節**乘模型預測奧迪汽車在華銷量［J］.統計與管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者簡介：謝天保（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：數據挖掘、電子商務與決策支持。崔田（1991-），通信作者，男，碩士研究生，主要研究方向：數據挖掘、電子商務。E-mail：@。線上零售數據挖掘是什么

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