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(xué),2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強(qiáng).測量誤差模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學(xué):數(shù)學(xué),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(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)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(wǎng)絡(luò)廣告點(diǎn)擊率預(yù)測模型研究［J］.數(shù)理統(tǒng)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(shù)據(jù)構(gòu)建的流感**預(yù)測系統(tǒng)［J］.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2017,34(2):186-191.［15］崔東佳.大數(shù)據(jù)時代背景下的品牌汽車銷量預(yù)測的實(shí)證研究［D］.開封：河南大學(xué),2014.［16］田銳鋒.用季節(jié)**乘模型預(yù)測奧迪汽車在華銷量［J］.統(tǒng)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(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)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(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)。E-mail：@。非常好用！ 專業(yè)級分析，您身邊的智能算法**。銷量數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用：金融行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對客戶信用評估、風(fēng)險管理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶需求，提高風(fēng)險控制能力，優(yōu)化投資決策等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測市場趨勢，優(yōu)化資產(chǎn)配置，提高投資回報率。數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用：醫(yī)療行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對患者病歷、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地了解患者病情，提高診斷準(zhǔn)確率，優(yōu)化治療方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)預(yù)測疾病流行趨勢，提高公共衛(wèi)生管理能力。線上零售數(shù)據(jù)挖掘是什么數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)支持，因此數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)清洗非常重要。

    某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點(diǎn)的上下文說的是，如果你在辦公室用某外賣app點(diǎn)一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳。基于內(nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個性化推薦一般會有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個性化推薦，和基于用戶行為的個性化推薦。基于用戶行為的推薦，會有基于物品的協(xié)同過濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初，沒有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個時候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法。基于內(nèi)容的推薦一般來說，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會在產(chǎn)品初期打造階段引入**的知識來建立起商品的信息知識庫，建立商品之間的相關(guān)度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù)；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過程中，只需要利用用戶當(dāng)時的上下文情況：例如用戶正在看一個20萬左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來找到另外幾輛與這輛車相似的車來推薦給用戶。一般來說。

如何使用數(shù)據(jù)挖掘來判斷足球隊中關(guān)鍵人物的角色，即球星。團(tuán)隊合作是許多人類活動的基本方面，從商業(yè)到藝術(shù)，從體育到科學(xué)。近的研究表明，團(tuán)隊合作對于前沿科學(xué)研究至關(guān)重要，但人們對此知之甚少。團(tuán)隊合作如何激發(fā)更大的創(chuàng)造力。事實(shí)上，對于很多團(tuán)隊行動來說，并沒有一個準(zhǔn)確的方法來計算如何在玩家之間分配信任。在數(shù)學(xué)中，極坐標(biāo)系是一個二維坐標(biāo)系。在這個坐標(biāo)系中的任何位置都可以用夾角和與原極點(diǎn)的距離來表示。極坐標(biāo)用于的領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)、物理、工程、導(dǎo)航、航空和機(jī)器人技術(shù)。當(dāng)兩點(diǎn)之間的關(guān)系很容易用它們之間的角度和距離表示時，極坐標(biāo)系特別有用，而在平面直角坐標(biāo)系中，這種關(guān)系只能用三角函數(shù)表示。對于許多類型的曲線，極坐標(biāo)方程是簡單的表達(dá)形式，甚至對于某些曲線，也只能用極坐標(biāo)方程表示。部署一攬子解決方案，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、平臺深度融合，符合用戶對費(fèi)用、效能、算力、安全合規(guī)性的期望。

    采用R語言針對“大眾”、“本田”、“奧迪”品牌汽車的銷量預(yù)測建立了支持向量回歸模型及隨機(jī)森林模型，按照MAE值**小原則應(yīng)用網(wǎng)格搜索法（GridSearch）進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，同時針對三個品牌建立傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測模型——自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）進(jìn)行綜合比較分析。為了有效和直觀地衡量不同模型的預(yù)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(biāo)來評估預(yù)測結(jié)果，各模型測試集預(yù)測結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，無論從RMSE還是MAPE來說，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果均有***優(yōu)勢，相比傳統(tǒng)的時間序列ARIMA模型大幅度提高了預(yù)測準(zhǔn)確度，而且從MAPE指標(biāo)結(jié)果來看，ARIMA模型對于不同品牌汽車銷量預(yù)測差異非常大（奧迪比本田高了近15%），機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測性能比較穩(wěn)定。所有模型中性能**優(yōu)的是隨機(jī)森林模型，預(yù)測平均誤差為，比ARIMA模型降低了，相比文獻(xiàn)［15］、［16］對大眾及奧迪相同品牌汽車月度銷量預(yù)測的MAPE分別降低了，預(yù)測精度有了***提升。從本質(zhì)上分析，網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)與對應(yīng)品牌汽車銷量之間的關(guān)系并不是單純的線性關(guān)系，其中非線性關(guān)系的程度應(yīng)該大于線性關(guān)系的程度，因而兩種非線性機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測更為精確。建立任意一個洞察，都只需3步：上傳數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、查看結(jié)果。零售數(shù)據(jù)挖掘組件

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