采用R語言針對“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車的銷量預測建立了支持向量回歸模型及隨機森林模型，按照MAE值**小原則應用網格搜索法（GridSearch）進行模型參數調優，同時針對三個品牌建立傳統的時間序列預測模型——自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）進行綜合比較分析。為了有效和直觀地衡量不同模型的預測能力，本文選取均方根誤差(RMSE)、平均***百分比誤差(MAPE)兩個指標來評估預測結果，各模型測試集預測結果如表2所示。從表2可以看出，無論從RMSE還是MAPE來說，機器學習模型的預測效果均有***優勢，相比傳統的時間序列ARIMA模型大幅度提高了預測準確度，而且從MAPE指標結果來看，ARIMA模型對于不同品牌汽車銷量預測差異非常大（奧迪比本田高了近15%），機器學習模型預測性能比較穩定。所有模型中性能**優的是隨機森林模型，預測平均誤差為，比ARIMA模型降低了，相比文獻［15］、［16］對大眾及奧迪相同品牌汽車月度銷量預測的MAPE分別降低了，預測精度有了***提升。從本質上分析，網絡搜索數據與對應品牌汽車銷量之間的關系并不是單純的線性關系，其中非線性關系的程度應該大于線性關系的程度，因而兩種非線性機器學習模型的預測更為精確。技術咨詢專家團隊，豐富行業經驗，強大技術能力，為用戶量身定制，滿足用戶個性化數據建模與挖掘需求！傳統零售數據挖掘產品

數據挖掘是一個跨學科的產物，涉及統計學、數據庫、機器學習、人工智能和模式識別。數據挖掘方法太復雜，無法按照來源分類，不容易理解和記憶。根據其目的，數據挖掘方法分為預測和描述類：預測和監督學習。預測分析是指用一個或多個自變量來預測因變量的值，從歷史數據中學習作為訓練集，建立模型，然后將這個模型應用于當前數據來推斷結果。以客戶違約作為預測分析的研究場景，客戶是否會違約是因變量，我們可以根據客戶的性別、年齡、收入、工作經濟狀況、歷史信用狀況等進行預測。線上零售數據挖掘SaaS強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置，小白級操作。

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