從而實現針對性更強、更準確、更具有應用價值的品牌汽車銷量的預測。1網絡搜索數據關鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個比較有代表性的品牌汽車作為研究對象，收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數據。根據消費者購買決策過程，消費者在產生購車需求后，大多數購車消費者都會通過搜索引擎從網絡中快速獲取到所需要的信息，而關鍵詞搜索是在線信息搜索時**常用的策略，所以將用戶搜索關鍵詞作為網絡搜索數據的關鍵特征。本文選擇國內應用**為***的百度搜索引擎的百度指數作為網絡搜索關鍵詞數據來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進行詳細說明。關鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的方法，結合汽車品牌、**車型信息、車型配置指標數據等各個方面的信息，對網絡上與大眾品牌汽車相關的新聞、論壇文章、點評、分享交流等信息進行查找收集，剔除掉一些無用信息后，再使用NLPIR漢語分詞系統對原始文本進行關鍵詞提取，得到關鍵詞列表及其權重，選定其中權值較高的“大眾”、“大眾4S店”、“大眾SUV”、“大眾POLO”、“大眾商務車”等為初始關鍵詞。數據驅動，觸手可及。助力快速提升智能化水平，提高洞察力。咨詢數據挖掘營銷轉化漏斗

數據挖掘源于從數據庫中發現知識，簡稱為KDD，這個概念先在1989年的第11屆國際聯合人工智能學術會議上被提出。為了避免混淆，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一個論文集中重新定義了KDD和數據挖掘的概念并進行了區分。數據挖掘是在可接受的計算時間內通過特定的算法生成特定模式的一個步驟。因此，在研究領域一般稱為數據庫中的知識發現，而在工程領域被稱為數據挖掘。現在，數據挖掘和知識發現的發展水平相當于數據庫技術在70年代的水平，在理論和方法上需要更多的指導和支持，才能夠更的應用到實際中。數據挖掘可以用于描述性的挖掘任務和預測性的挖掘任務。在很多情況下，用戶并不知道哪種模式是有趣的，因此需要探索多種不同的模式以找到自己感興趣的模式。數據挖掘系統應該能夠發現各種粒度的模式，并允許用戶進行指導或聚焦搜索有趣的模式。電商數據挖掘工程師使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。

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。

數據挖掘是一種基于大數據的分析技術，它可以從海量數據中提取出有用的信息和知識，幫助企業做出更加明智的決策。作為一種重心產品，數據挖掘在市場上具有的應用前景。首先，數據挖掘可以幫助企業進行市場分析。通過對市場數據的挖掘，企業可以了解市場的需求和趨勢，從而更好地制定營銷策略，提高市場競爭力。其次，數據挖掘可以幫助企業進行客戶分析。通過對客戶的數據的挖掘，企業可以了解客戶的需求和偏好，從而更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度。此外，數據挖掘還可以幫助企業進行產品分析。通過對產品數據的挖掘，企業可以了解產品的優缺點，從而更好地改進產品，提高產品質量。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？

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。基于潛客識別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。制造業數據挖掘大屏

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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。咨詢數據挖掘營銷轉化漏斗

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