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    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：@。RFM數據挖掘怎么用建立一個洞察，只需三步? 智能化定參和優化，無需懂技術? 流式計算集群，結果立等可取?。

1.定義問題。開始搜索知識之前的個也是重要的要求是理解數據和業務問題。應該對目標有一個清晰明確的定義，即決定你到底想做什么。例如，如果你想增加電子郵件的使用，你可能想“增加用戶使用”或“增加用戶使用價值”。為解決這兩個問題而創建的模型幾乎完全不同，需要做出決定。2.創建數據挖掘庫，創建數據挖掘庫包括以下步驟：數據挖掘、數據描述、選擇、數據質量評估和數據清理、合并和集成、元數據創建、數據挖掘庫加載和數據挖掘庫維護。3、數據分析。分析的目標是找到對預測輸出影響的數據字段，并決定是否定義派生字段。如果數據集包含成百上千個字段，查看和分析數據會非常耗時和繁瑣，這時候就需要選擇一款界面良好、功能強大的工具軟件來幫助你完成這些任務。

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。使用潛客識別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。

如何使用數據挖掘來判斷足球隊中關鍵人物的角色，即球星。團隊合作是許多人類活動的基本方面，從商業到藝術，從體育到科學。近的研究表明，團隊合作對于前沿科學研究至關重要，但人們對此知之甚少。團隊合作如何激發更大的創造力。事實上，對于很多團隊行動來說，并沒有一個準確的方法來計算如何在玩家之間分配信任。在數學中，極坐標系是一個二維坐標系。在這個坐標系中的任何位置都可以用夾角和與原極點的距離來表示。極坐標用于的領域，包括數學、物理、工程、導航、航空和機器人技術。當兩點之間的關系很容易用它們之間的角度和距離表示時，極坐標系特別有用，而在平面直角坐標系中，這種關系只能用三角函數表示。對于許多類型的曲線，極坐標方程是簡單的表達形式，甚至對于某些曲線，也只能用極坐標方程表示。無論您來自什么行業，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。新型數據挖掘報價

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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。線上零售數據挖掘品牌排行榜

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