組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數據，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現眼前。從組合的角度重新發現你的商品，探索商品之間的內部聯系。您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆漿和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西后，再給他推薦一些別的...（比如您的顧客點了杯豆漿，您覺得他應該還需要一份小籠包）。用所見即所知代替困惑：只需上傳一份訂單明細，剩下的就交給我們吧！基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——組合推薦引擎”，迅速建立產品之間的關聯性，讓你從組合的視角重新認識你的產品。基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。在線數據挖掘價格

    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。電商數據挖掘常用知識建立任意一個洞察，都只需3步：上傳數據、設置參數、查看結果。

    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。

    推薦系統的**思想：集群智慧凱文凱利曾經在《失控》中曾經說到蜂群的故事：蜜蜂看到一條信息：“去那兒，那是個好地方”。它們去看過之后回來舞蹈說，“是的，真是個好地方。”通過這種重復強調，所屬意的地點吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成一個大的群舞，成為舞曲終章的主宰，**大的蜂群獲勝。動物的集群智慧凱文凱利用超級有機體可以來形容蜂群。同樣，這個詞也可以來形容整個互聯網上的人群。他們在網絡上留下的痕跡可以說是無意識的，但是也帶有了某種“集群的意識”。扯遠了，還是來看看互聯網集群智慧的例子：Wikipedia-用戶貢獻內容：Wikipedia是一件集群智慧的典型產物，它完全由用戶來維護，因為每一篇文章都會有大量的用戶去進行修改，所以**終的結果很少出現問題，而那些惡意的操作行為也會因為有海量的用戶的維護而被盡快地修復。Google-利用海量數據進行判斷：Google的Pagerank算法的**思想是通過其他網頁對當前網頁的引用數來判斷網頁的等級，這種算法需要通過海量的用戶數據來進行。協同過濾說到個性化推薦**常用的設計思想，不得不說說協同過濾。相比自建團隊，成本與時間均大降低，效率指數級提高！

數據挖掘在金融行業的應用：金融行業是數據挖掘技術的重要應用領域之一。通過對客戶信用評估、風險管理等數據進行分析，可以幫助金融機構更好地了解客戶需求，提高風險控制能力，優化投資決策等。同時，數據挖掘還可以幫助金融機構預測市場趨勢，優化資產配置，提高投資回報率。數據挖掘在醫療行業的應用：醫療行業是數據挖掘技術的重要應用領域之一。通過對患者病歷、醫療記錄等數據進行分析，可以幫助醫療機構更好地了解患者病情，提高診斷準確率，優化治療方案等。同時，數據挖掘還可以幫助醫療機構預測疾病流行趨勢，提高公共衛生管理能力。我們始終站在用戶的角度思考問題，用的互動策略打破常規，幫助用戶尋找簡單的解決方案。經濟數據挖掘歸因分析

數據挖掘需要使用各種算法和工具，如聚類、分類、關聯規則挖掘等，以及數據可視化技術。在線數據挖掘價格

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。在線數據挖掘價格

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。暖榕智能擁有一支經驗豐富、技術創新的專業研發團隊，以高度的專注和執著為客戶提供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。暖榕智能不斷開拓創新，追求出色，以技術為先導，以產品為平臺，以應用為重點，以服務為保證，不斷為客戶創造更高價值，提供更優服務。暖榕智能始終關注數碼、電腦行業。滿足市場需求，提高產品價值，是我們前行的力量。