數據挖掘依賴于（1）基于統計的抽樣、估計和假設檢驗的思想；（2）基于人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模方法和學習理論。數據挖掘也迅速吸收了其他領域的思想，包括優化、演化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。其他一些領域也發揮著重要的支撐作用。特別是，數據庫系統必須提供高效的存儲、索引和查詢處理支持。在處理海量數據集時，基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術還可以幫助處理大量數據，并且在無法集中處理數據時更為重要。數據挖掘和OLAP的區別在于，數據挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確，而是在數據庫中查找模型本身。基本上，這是一個歸納過程。例如，使用數據挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數據挖掘工具可以幫助他發現高負債和低收入的影響因素，甚至可以發現一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素，例如年齡。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。餐飲數據挖掘收費

    然后針對不同價格區間的汽車銷量與相應合成指數進行建模預測且平均***誤差百分數均不超過4%，但是同一價格區間內包含眾多不同品牌車型，預測結果無法提供有價值的決策支持；文獻［6］、文獻［7］針對大眾途觀和寶馬汽車銷量進行預測研究，通過人工方式進行網絡數據關鍵詞的選取，發現加入百度關鍵詞作為解釋變量的模型相比傳統的ARMA模型，預測精度有了一定程度的提高；文獻［8］利用經濟變量和谷歌在線搜索數據建立預測月度汽車**的多變量模型，結果表明包括谷歌搜索數據在內的模型在統計上超過了大多數預測領域的傳統模型；文獻［9］提出了一種搜索數據關鍵特征選取方法，但是該選取方法**終**保留了相關性**高的一個關鍵特征，難免會造成有效信息的損失。綜上所述，目前的研究存在的問題包括研究對象與時間粒度選擇不當，網絡數據特征分析及選取的科學體系暫未形成，傳統模型預測性能具有局限性。本文擬基于網絡搜索數據，將品牌汽車銷量作為研究對象，時間粒度選取為月度，將傳統相關性分析與基于LASSO的特征選擇方法相結合，篩選出**優的關鍵特征數據，然后應用多種機器學習算法建立品牌汽車銷量的預測模型。個性化數據挖掘智能獲客專業分析，圖文并茂支持分享、保存、打印、下載?除非用戶主動保存，平臺不存儲任何用戶數據，閱后即焚?。

數據挖掘在能源行業的應用：能源行業是數據挖掘技術的重要應用領域之一。通過對能源消耗記錄、能源生產效率等數據進行分析，可以幫助能源企業更好地了解能源消耗情況，提高能源利用效率，優化能源生產方案等。同時，數據挖掘還可以幫助能源企業預測市場需求，提高能源供應管理能力。數據挖掘在社交媒體行業的應用：社交媒體行業是數據挖掘技術的重要應用領域之一。通過對用戶行為、社交關系等數據進行分析，可以幫助社交媒體平臺更好地了解用戶需求，提高用戶體驗，優化廣告投放等。同時，數據挖掘還可以幫助社交媒體平臺預測用戶趨勢，提高社交媒體管理能力。

    從而實現針對性更強、更準確、更具有應用價值的品牌汽車銷量的預測。1網絡搜索數據關鍵特征選取本文選取“大眾”、“本田”、“奧迪”三個比較有代表性的品牌汽車作為研究對象，收集了2011年1月~2017年12月期間各品牌汽車月度銷量數據。根據消費者購買決策過程，消費者在產生購車需求后，大多數購車消費者都會通過搜索引擎從網絡中快速獲取到所需要的信息，而關鍵詞搜索是在線信息搜索時**常用的策略，所以將用戶搜索關鍵詞作為網絡搜索數據的關鍵特征。本文選擇國內應用**為***的百度搜索引擎的百度指數作為網絡搜索關鍵詞數據來源。下面以“大眾”品牌汽車為例進行詳細說明。關鍵詞的選取及拓展本文采用文本挖掘的方法，結合汽車品牌、**車型信息、車型配置指標數據等各個方面的信息，對網絡上與大眾品牌汽車相關的新聞、論壇文章、點評、分享交流等信息進行查找收集，剔除掉一些無用信息后，再使用NLPIR漢語分詞系統對原始文本進行關鍵詞提取，得到關鍵詞列表及其權重，選定其中權值較高的“大眾”、“大眾4S店”、“大眾SUV”、“大眾POLO”、“大眾商務車”等為初始關鍵詞。數據挖掘是一種從大量數據中提取有用信息的技術，可以幫助企業做出更明智的決策。

    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。數據挖掘從未如此簡單。新型數據挖掘哪幾種

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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。餐飲數據挖掘收費

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