數據挖掘和OLAP具有一定的互補性。在根據數據挖掘的結果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數據，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數據并加快知識發現過程。數據挖掘并不是要取代傳統的統計分析方法。相反，它是統計分析方法的延伸和延續。大多數統計分析方法都建立在完善的數學理論和高超的技巧之上，預測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計算機計算能力的不斷增強，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數據挖掘是人工智能統計和技術的一種應用，它把這些先進復雜的技術綜合起來，使人們不必自己掌握這些技術就可以執行相同的功能，而更專注于自己要解決的問題。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。金融數據挖掘潛在客戶挖掘

數據挖掘是一種通過分析大量數據來發現隱藏在其中的有價值信息的技術。它可以幫助企業更好地了解市場趨勢、消費者需求和競爭對手動態，從而制定更加科學的商業決策。我們的公司是一家專注于數據挖掘領域的企業，我們的重心產品就是基于數據挖掘技術的解決方案。我們的產品可以幫助企業從海量數據中提取有價值的信息，為企業的決策提供有力支持。我們的數據挖掘產品具有以下特點：1.高效性：我們的產品可以快速地處理大量數據，提取出有價值的信息，幫助企業更快地做出決策。2.性：我們的產品可以根據企業的需求進行定制，提供的數據分析結果，幫助企業更好地了解市場和消費者。3.可靠性：我們的產品采用先進的數據挖掘算法和技術，保證數據分析結果的準確性和可靠性。4.易用性：我們的產品界面簡潔明了，操作簡單易懂，即使是沒有數據挖掘經驗的用戶也可以輕松上手。餐飲數據挖掘營銷轉化漏斗數據挖掘可以幫助企業預測未來趨勢和行為，從而制定更有效的營銷策略和業務計劃。

    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。

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。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。

    建立這樣的數據庫需要專業人士、編輯等通過手動完成，有一定的工作量，但對于冷啟動階段的產品來說，是一個相對有效的方法。汽車之家網站在用戶查看一輛車的同時推薦與其相似的車另外一種情況是純文本的內容沒有明確的參數特征，在這種情況下，需要通過文本分析技術來自動提取文本的關鍵詞(通過自然語言技術的進行分詞），通過數據挖掘來找到文本與文本之間的聯系和相似性。熱度算法左：微博右：今日頭條另外，由于各種社會熱點話題普遍是人們關注較高的，以及由于在產品發展初期，沒有收集到大量用戶數據的情況下，“熱度算法”也是一種慣常使用的方式。“熱度算法“即將熱點的內容優先推薦給用戶。這里值得注意的是，熱點不會永遠是熱點，而是具有時效性的。所以發布初期用熱度算法實現冷啟動，積累了一定量級以后，才能逐漸開展個性化推薦算法。而熱度算法在使用時也需要考慮到如何避免馬太效應：毋庸置疑的是，在滾雪球的效應之下，互聯網民的消費&觀點&行為會趨同，就像前一陣《戰狼2》的熱映一樣，**的票房成績完全取決于鋪天蓋地式的宣傳，而群體將會成為烏合之眾。產品的冷啟動每個有推薦功能的產品都會遇到冷啟動（coldstart）的問題。多場景適用：歷經實際行業需求和數據的充分驗證！線上數據挖掘智能

模塊豐富包括銷量預測、RFM客戶價值分析、個性化推薦、商品組合與推薦、帕累托價值分析、客戶轉化分析等。金融數據挖掘潛在客戶挖掘

    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）。金融數據挖掘潛在客戶挖掘

上海暖榕智能科技有限責任公司正式組建于2019-12-11，將通過提供以暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等服務于于一體的組合服務。暖榕智能經營業績遍布國內諸多地區地區，業務布局涵蓋暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等板塊。我們強化內部資源整合與業務協同，致力于暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等實現一體化，建立了成熟的暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案運營及風險管理體系，累積了豐富的數碼、電腦行業管理經驗，擁有一大批專業人才。上海暖榕智能科技有限責任公司業務范圍涉及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。】等多個環節，在國內數碼、電腦行業擁有綜合優勢。在暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案等領域完成了眾多可靠項目。