但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進一步分析與選取特征［10］。基于LASSO的特征選取在高維數據變量選擇方法的研究領域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數后面加上懲罰項（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應用于特征的選擇，這種方法與傳統的算法相比優點在于可以在進行連續的變量選擇的同時進行模型參數估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決解釋變量多重共線性的問題，使得后續建立的模型擁有穩定的性能。針對上一節相關性分析結果，采用R語言中的glmnet包實現的LASSO算法對關鍵詞搜索數據進行分析與特征選取。通過分析模型的Lambda解路徑圖可以發現，隨著懲罰的力度加大，越來越多的變量系數會被壓縮為0，而那些在Lambda比較大時仍然擁有非零系數的變量就是越重要的解釋變量［12-13］。本文選取平均誤差（MAE）作為評價指標，通過交叉驗證得到優Lambda值，模型MAE與Lambda之間的關系如圖1所示。圖1中左側虛線是佳Lambda取值（065）。基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預測未知。金融數據挖掘組件
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本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業的生產和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業協會.中國汽車工業發展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現［J］.河北企業,2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,2016.［5］袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網絡關鍵詞搜索數據的汽車銷量預測研究［J］.管理學家(學術版),2011(1):12-24.［6］孔令頂.基于互聯網搜索量的大眾途觀汽車銷量預測研究［J］.時代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔東佳,彭賡.基于Web搜索數據的寶馬汽車銷量預測研究［J］.經濟師,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李憶,文瑞,楊立成.網絡搜索指數與汽車銷量關系研究——基于文本挖掘的關鍵詞獲取［J］.現代情報,2016,36(8):131-136。
我們的數據挖掘服務具有以下優勢：1.高效性：我們的數據挖掘工具可以快速處理大量數據，提高數據分析效率。2.準確性：我們的數據挖掘技術可以準確地發現有用信息，避免誤判和誤導。3.定制化：我們的數據挖掘服務可以根據客戶需求進行定制化，滿足客戶不同的業務需求。4.專業性：我們的數據挖掘團隊由專業的數據分析師和工程師組成，具有豐富的數據挖掘經驗和技術能力。作為一家專注于數據挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質的數據挖掘服務。如果您需要數據挖掘服務，請聯系我們，我們將竭誠為您服務。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。
數據挖掘是一種利用大數據技術來發現隱藏在數據背后的有價值信息的方法。它可以幫助企業更好地了解市場和客戶需求，優化產品和服務，提高競爭力。在當今信息化時代，數據挖掘已經成為了企業發展的重要手段。通過對海量數據的分析和挖掘，企業可以更好地了解市場和客戶需求，優化產品和服務，提高競爭力。數據挖掘技術可以幫助企業發現潛在的客戶群體，預測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數據挖掘技術的應用范圍非常，包括金融、醫療、電商、物流等多個領域。在金融領域，數據挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風險，預測市場趨勢，提高投資收益。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。互聯網數據挖掘功能
基于二八法則或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。金融數據挖掘組件
為什么需要個性化推薦？科技進步帶來的是更大程度地提高效率和生產力已經是無可爭辯的事實。隨著時代變遷的廣告業，從廣播、電視業廣告的輝煌，到互聯網門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的edm，再到了搜索引擎和移動互聯網時代的推薦位廣告，隨著人們的數據可被記錄并且計算，也隨之產生了計算廣告學這門新興學科。從廣撒網的廣告形式到精細地捕捉到用戶的需求，并且呈現給用戶更加恰當的廣告，給互聯網公司帶來了巨額的廣告收入，這中間推薦系統功不可沒。早期的門戶網站充斥著banner廣告,并沒有精細觸達用戶電商的推薦系統則幫助電商網站提高銷售額，亞馬遜通過個性化推薦系統能夠提高35%的銷售量。在2016年，推薦算法能夠為Netflix節省每年10億美元。讓其中的冷門內容也能夠發揮作用，需要依賴基于用戶習慣數據的個性化推薦系統——利用個性化推薦，相比簡單展示受歡迎清單，觀看率提升3-4倍。而近兩年興起的內容分發類產品更是基于內容推薦的個性化推薦收獲了大量用戶的注意力。今日頭條、一點資訊，或是百度的feed流產品，已經成為了除了微信之外的“時間”。讓用戶愿意沉浸其中的原因，除了產品內容本身的建設，也有來自于個性化推薦的重要力量。金融數據挖掘組件
上海暖榕智能科技有限責任公司辦公設施齊全，辦公環境優越，為員工打造良好的辦公環境。致力于創造的產品與服務，以誠信、敬業、進取為宗旨，以建暖榕,暖榕智能產品為目標，努力打造成為同行業中具有影響力的企業。公司堅持以客戶為中心、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。】市場為導向，重信譽，保質量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。自公司成立以來，一直秉承“以質量求生存，以信譽求發展”的經營理念，始終堅持以客戶的需求和滿意為重點，為客戶提供良好的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，從而使公司不斷發展壯大。