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数据挖掘依赖于（1）基于统计的抽样、估计和假设检验的思想；（2）基于人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模方法和学习理论。数据挖掘也迅速吸收了其他领域的思想，包括优化、演化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。其他一些领域也发挥着重要的支撑作用。特别是，数据库系统必须提供高效的存储、索引和查询处理支持。在处理海量数据集时，基于高性能计算的方法通常很重要。分布式技术还可以帮助处理大量数据，线上数据挖掘产品，并且在无法集中处理数据时更为重要。数据挖掘和OLAP的区别在于，数据挖掘不是用来检查预期的模型是否正确，而是在数据库中查找模型本身。基本上，这是一个归纳过程，线上数据挖掘产品。例如，线上数据挖掘产品，使用数据挖掘工具的分析师想要找到导致违约的风险因素。数据挖掘工具可以帮助他发现高负债和低收入的影响因素，甚至可以发现一些分析师**想过或尝试过的其他因素，例如年龄。易用：只需简单几步拖拽和点击，即可获得高质量的分析结果！线上数据挖掘产品
本文提出的基于网络搜索数据的预测方法可以利用前期网络搜索数据预测后续汽车销量，而相应品牌的汽车生产厂商可以根据预测结果及时调整企业的生产和营销策略。模型的可靠性检验及推广应用是接下来的研究方向。参考文献［1］中国汽车工业协会.中国汽车工业发展年度报告（2016）［Ｍ］.北京：社会科学文献出版社,2016.［2］黄琦.基于灰色理论的汽车销售量预测研究［J］.机械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彦君.ARIMA模型在汽车销量预测中的应用及SAS实现［J］.河北企业,2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神经网络的我国汽车销量预测分析［D］.上海：东华大学,2016.［5］袁庆玉,彭赓,刘颖,等.基于网络关键词搜索数据的汽车销量预测研究［J］.管理学家(学术版),2011(1):12-24.［6］孔令**.基于互联网搜索量的大众途观汽车销量预测研究［J］.时代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔东佳,彭赓.基于Web搜索数据的宝马汽车销量预测研究［J］.经济师,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李忆,文瑞,杨立成.网络搜索指数与汽车销量关系研究——基于文本挖掘的关键词获取［J］.现代情报,2016,36(8):131-136。自动数据挖掘价格弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！
1.准备数据：这是构建模型之前的之后一个数据准备步骤。这一步可以分为四个部分：变量的选择、记录的选择、新变量的创建、变量的转换。2.建立模型：模型构建是一个迭代过程。您需要仔细研究各种模型，以确定哪种模型对解决特定业务问题有用。部分数据用于构建模型，其余数据用于测试和验证生成的模型。有时还有*三组数据，称为验证集，因为测试聚会受到模型特性的影响，需要一个单独的数据集来检验模型的准确性。要训练和测试数据挖掘模型，您需要将数据至少分成两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。3.评价模型：建立模型后，需要对得到的结果进行评价，解释模型的价值。测试集的准确性只对用于构建模型的数据有影响。在实际应用中，有必要进一步了解错误的类型及其相关成本。经验表明，高效的模型不一定是正确的模型。造成这种情况的直接原因是模型中内置了各种假设，因此直接在现实世界中测试模型非常重要。先小面积应用，得到一些测试数据，满意后再大面积推广。
在构建手机银行的功能集时，我们需要采用对象视角。例如，在手机银行的营销响应模型中，手机银行的特征应该反映对象的成本收益变量。比如年龄反映了使用手机银行和去实体渠道的成本。当建模者意识到标签是主观的，他会对标签的选择更加慎重；只有认识到进入模具的特征来自于对象，才能从对象的角度更高效地构建特征集。首先我们来总结一下机器学习和数据挖掘的定义：数据挖掘是指通过算法从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中寻找隐藏信息的过程。换句话说，数据挖掘试图从海量数据中找到有用的信息。自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度。
从而实现针对性更强、更准确、更具有应用价值的品牌汽车销量的预测。1网络搜索数据关键特征选取本文选取“大众”、“本田”、“奥迪”三个比较有代表性的品牌汽车作为研究对象，收集了2011年1月~2017年12月期间各品牌汽车月度销量数据。根据消费者购买决策过程，消费者在产生购车需求后，大多数购车消费者都会通过搜索引擎从网络中快速获取到所需要的信息，而关键词搜索是在线信息搜索时**常用的策略，所以将用户搜索关键词作为网络搜索数据的关键特征。本文选择国内应用**为***的百度搜索引擎的百度指数作为网络搜索关键词数据来源。下面以“大众”品牌汽车为例进行详细说明。关键词的选取及拓展本文采用文本挖掘的方法，结合汽车品牌、**车型信息、车型配置指标数据等各个方面的信息，对网络上与大众品牌汽车相关的新闻、论坛文章、点评、分享交流等信息进行查找收集，剔除掉一些无用信息后，再使用NLPIR汉语分词系统对原始文本进行关键词提取，得到关键词列表及其权重，选定其中权值较高的“大众”、“大众4S店”、“大众SUV”、“大众POLO”、“大众商务车”等为初始关键词。**数据挖掘，数分钟即出结果。数据挖掘师
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