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企业的目标是提高效率。知道是一回事，会做又是另一回事，真正去做的都成了明星企业。比如百度提升了用户获取信息的效率，美团外卖提升了用户购买一日三餐的效率，微信等即时通讯提升了用户沟通的效率……同样的逻辑也适用于物流行业，行业内所有企业都在挑战中前行，过去有双碳目标的要求，未来有运营高成本的现实。前几年给运输物流装备行业带来不少困难，有一家地面铁路公司旨在解决这个问题。2015年起，开始为新能源物流车全价值链提供一站式服务和解决方案。环保低碳货运进入新能源物流车市场，为大型快递物流企业、城市配送企业提供租赁、销售及运营配套服务，成为重用型公司新能源物流车服务商运营。对于城市配送物流企业来说，车辆的使用和购置成本一直是需要重点考虑的问题，随着市场需求的增长，地面铁路可以为企业提供灵活充足的车辆租赁服务，辅以多功能辅助车辆。服务租赁确定后，陆路铁路还将提供一系列服务，包括车辆检测、收费指导、车辆维修等，将降低城市配送物流企业在物流问题上的成本和精力投入“用车”。数据挖掘销售使用个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。

数据挖掘是一个跨学科的产物，涉及统计学、数据库、机器学习、人工智能和模式识别。数据挖掘方法太复杂，无法按照来源分类，不容易理解和记忆。根据其目的，数据挖掘方法分为预测和描述类：预测和监督学习。预测分析是指用一个或多个自变量来预测因变量的值，从历史数据中学习作为训练集，建立模型，然后将这个模型应用于当前数据来推断结果。以客户违约作为预测分析的研究场景，客户是否会违约是因变量，我们可以根据客户的性别、年龄、收入、工作经济状况、历史信用状况等进行预测。

    但是若保留所有的解释变量，解释变量之间也可能存在多重共线性，所以本文在相关性分析基础上应用LASSO算法来进一步分析与选取特征［10］。基于LASSO的特征选取在高维数据变量选择方法的研究领域中，Tibshirani在1996年提出普通线性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在损失函数后面加上惩罚项（即L1正则项），L1正则项可以约束方程的稀疏性，这种稀疏性即可应用于特征的选择，这种方法与传统的算法相比优点在于可以在进行连续的变量选择的同时进行模型参数估计［11］。而且LASSO算法可以有效解决解释变量多重共线性的问题，使得后续建立的模型拥有稳定的性能。针对上一节相关性分析结果，采用R语言中的glmnet包实现的LASSO算法对关键词搜索数据进行分析与特征选取。通过分析模型的Lambda解路径图可以发现，随着惩罚的力度加大，越来越多的变量系数会被压缩为0，而那些在Lambda比较大时仍然拥有非零系数的变量就是越重要的解释变量［12-13］。本文选取平均***误差（MAE）作为评价指标，通过交叉验证得到**优Lambda值，模型MAE与Lambda之间的关系如图1所示。图1中左侧虚线是**佳Lambda取值（065）。弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！

在数据挖掘过程中，我们需要遵守数据保护法律法规，保护用户的隐私；同时，我们也需要保证算法的可解释性，让用户能够理解算法的决策过程；重要的是，我们需要保证模型的可靠性，避免因为数据偏差或算法错误导致的误判。数据挖掘是一项非常有前景的技术，它可以帮助我们更好地理解数据、优化决策、提高效率。在未来，数据挖掘将会越来越地应用于各个领域，成为推动社会发展的重要力量。总之，数据挖掘是一项非常重要的技术，它可以帮助我们更好地利用数据，发现数据中的价值，优化决策，提高效率。我们需要不断地学习和探索，不断地完善算法和模型，让数据挖掘技术更好地服务于人类社会的发展。我们期待每个结果都是一份不错的微型咨询报告。数据挖掘销售

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    采用R语言针对“大众”、“本田”、“奥迪”品牌汽车的销量预测建立了支持向量回归模型及随机森林模型，按照MAE值**小原则应用网格搜索法（GridSearch）进行模型参数调优，同时针对三个品牌建立传统的时间序列预测模型——自回归积分滑动平均模型（ARIMA）进行综合比较分析。为了有效和直观地衡量不同模型的预测能力，本文选取均方根误差(RMSE)、平均***百分比误差(MAPE)两个指标来评估预测结果，各模型测试集预测结果如表2所示。从表2可以看出，无论从RMSE还是MAPE来说，机器学习模型的预测效果均有***优势，相比传统的时间序列ARIMA模型大幅度提高了预测准确度，而且从MAPE指标结果来看，ARIMA模型对于不同品牌汽车销量预测差异非常大（奥迪比本田高了近15%），机器学习模型预测性能比较稳定。所有模型中性能**优的是随机森林模型，预测平均误差为，比ARIMA模型降低了，相比文献［15］、［16］对大众及奥迪相同品牌汽车月度销量预测的MAPE分别降低了，预测精度有了***提升。从本质上分析，网络搜索数据与对应品牌汽车销量之间的关系并不是单纯的线性关系，其中非线性关系的程度应该大于线性关系的程度，因而两种非线性机器学习模型的预测更为精确。帕累托数据挖掘怎么样

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