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数据挖掘源于从数据库中发现知识，简称为KDD，这个概念先在1989年的第11届国际联合人工智能学术会议上被提出。为了避免混淆，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth在1996年出版的一个论文集中重新定义了KDD和数据挖掘的概念并进行了区分。数据挖掘是在可接受的计算时间内通过特定的算法生成特定模式的一个步骤。因此，在研究领域一般称为数据库中的知识发现，工业数据挖掘大屏，而在工程领域被称为数据挖掘。现在，工业数据挖掘大屏，数据挖掘和知识发现的发展水平相当于数据库技术在70年代的水平，工业数据挖掘大屏，在理论和方法上需要更多的指导和支持，才能够更的应用到实际中。数据挖掘可以用于描述性的挖掘任务和预测性的挖掘任务。在很多情况下，用户并不知道哪种模式是有趣的，因此需要探索多种不同的模式以找到自己感兴趣的模式。数据挖掘系统应该能够发现各种粒度的模式，并允许用户进行指导或聚焦搜索有趣的模式。数据挖掘从未如此简单。工业数据挖掘大屏
绝大多数数据挖掘项目都是领域特定的，因此数据挖掘人员不应在自己的世界里埋头于YY算法模型，而应该与领域专家进行交流和协作，正确解读项目需求。这种协作应贯穿项目的整个生命周期。在大公司中，数据采集主要是从其他业务系统的数据库中获取。很多时候我们收集数据，在这种情况下，我们必须了解数据采样过程如何影响采样分布，以确保评分模型参考中用于训练和测试模型的数据来自相同的分布。大多数时候使用数据挖掘模型来辅助决策，人们显然不会根据“黑盒模型”做出决策。如何针对特定环境对模型做出合理的解释也是一项非常重要的工作。由于数据挖掘理论的范围很广，它实际上起源于许多学科。例如，部分建模主要来自统计学和机器学习。统计方法是基于模型的，通常建立可以产生数据的模型；机器学习是基于算法的，它允许计算机通过执行算法来发现知识。新零售数据挖掘报表使用非常简单，拖拖拽拽就能搞定！ 智能化自动建模，无需懂技术。
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挖掘技术来自于机器学习，但是机器学习研究并没有把海量数据作为处理对象。所以数据挖掘需要对算法进行改造，使算法性能和空间占用实用化。同时，数据挖掘有其独特的内容关联分析。关于数据挖掘和模式识别，从概念上来说的话，是可分，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在理解事物。考虑到数据本身，数据挖掘的建模过程通常需要六个步骤：了解业务、了解数据、准备数据、建立模型、评估模型、部署模型。必须在机器学习领域进一步研究。强大，快捷，零门槛。没有纷乱的按钮，没有繁琐的步骤，没有复杂的设置，小白级操作。线上零售数据挖掘是什么
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然后针对不同价格区间的汽车销量与相应合成指数进行建模预测且平均***误差百分数均不超过4%，但是同一价格区间内包含众多不同品牌车型，预测结果无法提供有价值的决策支持；文献［6］、文献［7］针对大众途观和宝马汽车销量进行预测研究，通过人工方式进行网络数据关键词的选取，发现加入百度关键词作为解释变量的模型相比传统的ARMA模型，预测精度有了一定程度的提高；文献［8］利用经济变量和谷歌在线搜索数据建立预测月度汽车**的多变量模型，结果表明包括谷歌搜索数据在内的模型在统计上超过了大多数预测领域的传统模型；文献［9］提出了一种搜索数据关键特征选取方法，但是该选取方法**终**保留了相关性**高的一个关键特征，难免会造成有效信息的损失。综上所述，目前的研究存在的问题包括研究对象与时间粒度选择不当，网络数据特征分析及选取的科学体系暂未形成，传统模型预测性能具有局限性。本文拟基于网络搜索数据，将品牌汽车销量作为研究对象，时间粒度选取为月度，将传统相关性分析与基于LASSO的特征选择方法相结合，筛选出**优的关键特征数据，然后应用多种机器学习算法建立品牌汽车销量的预测模型。工业数据挖掘大屏
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