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医学作为一个专业、复杂的学科，需要处理各种各样的数据，如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病，往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病，课题研究、学术交流、发表论文、评职称等，给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险，往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。暖榕敏捷数据挖掘系统，包含了时序预测模块（时序预测引擎）、关联分析模块（组合与推荐引擎）、多分类诊断模块（个性化推荐引擎）、智能诊断模块（潜客识别引擎）、归因分析模块（线性回归与归因分析引擎），可以帮助医务工作者方便快捷地进行高级别的数据分析和挖掘，数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力，如虎添翼，顺畅自如。前沿技术和优秀人才，保证技术先进性；时间序列数据挖掘营销转化漏斗

医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理，挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果，每一项具体的过程都可能需要反复执行。数据预处理 即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源，主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8]，在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选，可以降低误差，终形成便于挖掘的数据。 数据挖掘过程 经过特定的技术和运用决策树、粗糙集，甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估，得到有用的分析信息，为用户提供相应的辅助支持。 模式评估 也称数据分析，是从构建的数据库中发现有价值的信息，并对其进行判断以及合理预测，为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。 知识表示 即结果评价与展示，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化。时间序列数据挖掘营销转化漏斗弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！

当前，全球零售业发展势头迅猛。在信息流通先于商品流通的时代，零售企业必须依靠企业的信息化来可持续发展。很多零售企业已采用了一系列信息技术。在信息化进程加快同时，也带来海量的、分布的、异构的数据信息。如果数据不能及时的转化为知识，那么零售企业经营决策的正确性和时效性将大打折扣。于是，近几年来数据挖掘技术在零售业得到了的应用。利用数据挖掘技术对数据进行分析，可以帮助零售企业进行科学的决策。数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中抽取隐含在其中的、有意义、未知的但有潜在使用价值的知识和信息过程。从商业角度看，数据挖掘是新型的商业分析处理技术。它是从大型数据库中现并提取隐藏在其中信息的一种新技术，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，包括统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。根据任务可分为：关联规则发现、分类或预测模型发现、序列模式发现、数据总结、聚类、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；

0引言近年来，我国汽车产销呈现较快增长，产销总量屡创历史新高，据中国汽车工业协会统计数据，2016年中国汽车产销均超2800万辆，连续八年蝉联全球［1］。据车主之家网站提供的数据显示，2009~2016年我国销量排名的品牌汽车占比高达，对于我国汽车消费者而言，品牌效应十分。但是汽车生产厂商追求规模效应时存在一定的盲目性，导致产能过剩的问题日益凸显。在严峻的形势下，汽车生产企业应认真分析市场未来的需求量和可能存在的变化趋势，合理规划生产计划，采用以销定产的生产策略。因此如何准确地预测销量，对于汽车生产企业研究市场行情及时调整生产经营策略有着极其重要的意义。随着人工智能的出现以及基于网络数据的预测研究的开展，将网络搜索数据应用于汽车销量的预测已成为研究的热点。传统的汽车销量预测研究采用的主要方法有灰色系统理论［2］、时间序列模型［3］以及人工神经网络［4］等，但这些研究采用的数据时间粒度比较大，研究对象大都集中于我国汽车年度总销量的预测，研究成果难以应用推广。文献［5］在建立网络关键词搜索数据与汽车销量理论框架的基础上，使用自动推荐技术选取关键词并进行关键词合成。基于组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！

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