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。無論電商、新媒體App渠道轉化分析器可以直觀分析不同渠道不同階段引流及獲客轉化率，優化運營及業務流程。線上數據挖掘組件

我們的數據挖掘產品可以應用于各個行業，包括金融、醫療、教育、零售等。我們的客戶遍布全球，包括一些聞名企業和機構。如果您正在尋找一款高效、、可靠、易用的數據挖掘產品，那么我們的產品一定是您的。我們的產品可以幫助您更好地了解市場和消費者，制定更加科學的商業決策，提高企業的競爭力和盈利能力。如果您對我們的產品感興趣，歡迎聯系我們的客服人員，我們將竭誠為您服務。數據挖掘是一種利用大數據技術，從海量數據中提取有用信息的方法。隨著互聯網的發展，數據量呈現式增長，數據挖掘技術也越來越受到重視。新型數據挖掘智能用于零售、餐飲、電商、互聯網的智能數據分析建模工具。

    然后圍繞選取的初始關鍵詞綜合使用了長尾關鍵詞拓展法、站長工具以及網頁相關搜索推薦等方法拓展出數量更多的關鍵詞，剔除重復或者有歧義的關鍵詞后建立了一個包含276個關鍵詞的初始詞庫。關鍵詞搜索指數相關性分析首先利用網絡爬蟲工具獲取初始詞庫中各關鍵詞相同時間段內月度搜索數據，針對關鍵詞搜索數據進行預處理（剔除缺失數據超過6個月或者搜索指數過低的關鍵詞數據），**后得到118個符合要求的關鍵詞搜索數據。但是并不是每個關鍵詞搜索數據都與實際銷量存在相關關系。所以本文首先應用傳統相關性分析方法通過判定各個關鍵詞搜索數據與大眾品牌汽車銷量的Spearman秩相關系數，篩選出相關系數大于（***相關），共計37個。然后采用時差相關分析確定上一步篩選出的關鍵詞搜索指數與大眾品牌汽車銷量的時滯階數均處于滯后1~3階的范圍（網絡搜索行為是一種即時性行為，而購買汽車作為重大經濟決策，消費者一般都會在做出購買決策前幾個月就開始搜索相關的信息）。現有研究針對相關性分析結果一般有兩種處理方法:***種是直接選取相關性**高的作為***的解釋變量；第二種是利用指數合成方法將合成后的關鍵指數作為解釋變量。兩種方法難免都會造成有效信息的損失。

    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專家）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）”。數據挖掘的應用還面臨著隱私保護和數據安全等問題，需要企業和共同努力解決。

數據挖掘是一種利用大數據技術來發現隱藏在數據背后的有價值信息的方法。它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。在當今信息化時代，數據挖掘已經成為了企業發展的重要手段。通過對海量數據的分析和挖掘，企業可以更好地了解市場和客戶需求，優化產品和服務，提高競爭力。數據挖掘技術可以幫助企業發現潛在的客戶群體，預測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數據挖掘技術的應用范圍非常，包括金融、醫療、電商、物流等多個領域。在金融領域，數據挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風險，預測市場趨勢，提高投資收益。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。餐飲數據挖掘價格

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    然后針對不同價格區間的汽車銷量與相應合成指數進行建模預測且平均***誤差百分數均不超過4%，但是同一價格區間內包含眾多不同品牌車型，預測結果無法提供有價值的決策支持；文獻［6］、文獻［7］針對大眾途觀和寶馬汽車銷量進行預測研究，通過人工方式進行網絡數據關鍵詞的選取，發現加入百度關鍵詞作為解釋變量的模型相比傳統的ARMA模型，預測精度有了一定程度的提高；文獻［8］利用經濟變量和谷歌在線搜索數據建立預測月度汽車**的多變量模型，結果表明包括谷歌搜索數據在內的模型在統計上超過了大多數預測領域的傳統模型；文獻［9］提出了一種搜索數據關鍵特征選取方法，但是該選取方法**終**保留了相關性**高的一個關鍵特征，難免會造成有效信息的損失。綜上所述，目前的研究存在的問題包括研究對象與時間粒度選擇不當，網絡數據特征分析及選取的科學體系暫未形成，傳統模型預測性能具有局限性。本文擬基于網絡搜索數據，將品牌汽車銷量作為研究對象，時間粒度選取為月度，將傳統相關性分析與基于LASSO的特征選擇方法相結合，篩選出**優的關鍵特征數據，然后應用多種機器學習算法建立品牌汽車銷量的預測模型。線上數據挖掘組件

上海暖榕智能科技有限責任公司是一家人工智能理論與算法軟件開發，大數據服務，軟件即服務（SaaS），數據分析與挖掘整體解決方案，經營性互聯網文化信息服務，信息系統集成和物聯網技術服務，信息技術咨詢服務，社會經濟咨詢【依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動。】的公司，是一家集研發、設計、生產和銷售為一體的專業化公司。公司自創立以來，投身于暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案，是數碼、電腦的主力軍。暖榕智能繼續堅定不移地走高質量發展道路，既要實現基本面穩定增長，又要聚焦關鍵領域，實現轉型再突破。暖榕智能始終關注自身，在風云變化的時代，對自身的建設毫不懈怠，高度的專注與執著使暖榕智能在行業的從容而自信。