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    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，网店数据挖掘大屏，网店数据挖掘大屏，模型MAE与Lambda之间的关系如图1所示，网店数据挖掘大屏。图1中左侧虚线是**佳Lambda取值（065）。非常好用！ 专业级分析，您身边的智能算法专家。网店数据挖掘大屏

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**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”。在线数据挖掘工具我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。

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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。优化推广和客户维护策略。

    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。基于时序预测引擎，帮您预测未来。在线数据挖掘工具

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