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：@。我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。零售數據挖掘哪幾種

    它一種在做個性化推薦時候的方法論。因為如果**按照單一的熱門推薦，網絡的馬太效應(指強者愈強、弱者愈弱的現象)就會明顯；且長尾中物品較難被用戶發現，造成了資源浪費。而協同過濾問題恰恰解決了用戶的個性化需求（用戶更愿意打開自己感興趣或者熟悉的內容），使得長尾上的物品有了被展示和消費的可能性，也使得馬太效應相對弱化。協同過濾包括兩種類型：(基于物品的協同過濾)：小明在網站上看了《超人歸來》的電影，系統就會推薦與這部電影的相似的電影，比如《蜘蛛俠2》給小明。這是基于電影之間的相似性做出的推薦。(注意：兩部電影之間的是否相似是由大量用戶是否同時都看了這兩部電影得到的。如果大量用戶看了A電影，同時也看了B電影，即可認為這兩部的電影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用戶行為的。)騰訊視頻中，當觀看《超人歸來》時系統推送的電影(基于用戶的協同過濾）：小明在購物網站上買了一副耳機，系統中會找出與小明相似的“近鄰好友”他們除了買耳機之外，還買了什么。如果與小明相似的“近鄰”小華還買過音箱，而這件東西小明還沒買過，系統就會給小明推薦音箱。這是基于用戶之間的相似性做出的推薦。零售數據挖掘哪幾種數據挖掘需要大量的數據支持，因此數據質量和數據清洗非常重要。

數據挖掘在醫療行業的應用，隨著醫療技術的不斷發展，數據挖掘技術在醫療行業中的應用也越來越。數據挖掘可以通過分析患者的病歷、診斷記錄、藥物使用記錄等數據，為醫療機構提供更加的診斷和治療方案。同時，數據挖掘還可以幫助醫療機構進行疾病預測和流行病監測，為公共衛生提供更加科學的決策依據。數據挖掘在教育行業的應用，教育行業是數據挖掘技術的另一個重要應用領域。數據挖掘可以通過分析學生的學習記錄、考試成績、行為記錄等數據，為教育機構提供更加的學生評估和教學方案。同時，數據挖掘還可以幫助教育機構進行教學質量評估和課程設計，為教育提供更加科學的決策依據。

數據挖掘在電商行業的應用，隨著電商行業的快速發展，數據挖掘技術在電商行業中的應用也越來越。數據挖掘可以通過分析用戶的購買行為、搜索行為、瀏覽行為等數據，為電商企業提供的用戶畫像和產品推薦，從而提高用戶的購買轉化率和留存率。同時，數據挖掘還可以幫助電商企業進行市場分析和競爭對手分析，為企業提供更加科學的決策依據。金融行業是數據挖掘技術的重要應用領域之一。數據挖掘可以通過分析用戶的交易記錄、信用評分、風險評估等數據，為金融機構提供更加的風險控制和客戶管理。同時，數據挖掘還可以幫助金融機構進行市場分析和投資決策，為企業提供更加科學的投資策略和風險管理方案。非常實惠！ 我們的原則始終如一：不僅是數據挖掘，更是價值挖掘。

在醫療領域，數據挖掘可以幫助醫院和醫生更好地了解患者病情，提高診斷準確率和效果。在電商領域，數據挖掘可以幫助企業了解客戶需求，優化產品和服務，提高銷售額和客戶滿意度。在物流領域，數據挖掘可以幫助企業優化物流路線，提高配送效率和準確率。數據挖掘技術的發展也帶來了一些挑戰和問題。首先，數據挖掘需要大量的數據支持，但是數據的質量和完整性往往難以保證。其次，數據挖掘需要專業的技術和人才支持，但是這方面的人才短缺。，數據挖掘需要遵守相關的法律和規定，保護用戶隱私和數據安全。總之，數據挖掘是一種非常有前途的技術，可以幫助企業更好地了解市場和客戶需求，優化產品和服務，提高競爭力。隨著大數據技術的不斷發展和完善，數據挖掘技術的應用前景也將越來越廣闊。數據挖掘需要專業的人才和技術支持，因此在企業中建立數據科學團隊非常重要。制造業數據挖掘銷售

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    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，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進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點在于可以在進行連續的變量選擇的同時進行模型參數估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續建立的模型擁有穩定的性能。針對上一節相關性分析結果，采用R語言中的glmnet包實現的LASSO算法對關鍵詞搜索數據進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發現，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時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）作為評價指標，通過交叉驗證得到**優Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關系如圖1所示。圖1中左側虛線是**佳Lambda取值（065）。零售數據挖掘哪幾種

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