企業(yè)的目標(biāo)是提高效率。知道是一回事，會做又是另一回事，真正去做的都成了明星企業(yè)。比如百度提升了用戶獲取信息的效率，美團外賣提升了用戶購買一日三餐的效率，微信等即時通訊提升了用戶溝通的效率……同樣的邏輯也適用于物流行業(yè)，行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)都在挑戰(zhàn)中前行，過去有雙碳目標(biāo)的要求，未來有運營高成本的現(xiàn)實。前幾年給運輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個問題。2015年起，開始為新能源物流車全價值鏈提供一站式服務(wù)和解決方案。環(huán)保低碳貨運進入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運營配套服務(wù)，成為重用型公司新能源物流車服務(wù)商運營。對于城市配送物流企業(yè)來說，車輛的使用和購置成本一直是需要重點考慮的問題，隨著市場需求的增長，地面鐵路可以為企業(yè)提供靈活充足的車輛租賃服務(wù)，輔以多功能輔助車輛。服務(wù)租賃確定后，陸路鐵路還將提供一系列服務(wù)，包括車輛檢測、收費指導(dǎo)、車輛維修等，將降低城市配送物流企業(yè)在物流問題上的成本和精力投入“用車”。使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

所以對人的要求就是要熟悉挖礦的方法和工具，或者至少知道在什么平臺上使用什么工具，解決什么需求。簡單的說就是負責(zé)拿到需求，然后拿到結(jié)果。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)挖掘工程師都比較被動。比如BI讓你說“我要獲取10年的銷售，需要知道每年的銷售情況和訂單情況”。這時候你需要對數(shù)據(jù)進行采集、處理和整理、展示結(jié)果等，主要集中在算法上。數(shù)據(jù)挖掘就是通過數(shù)據(jù)的表象發(fā)現(xiàn)隱藏的蛛絲馬跡，找出看似無關(guān)事物背后隱藏的規(guī)律和聯(lián)系，并以此來理解或預(yù)測未知事物。很多人認為數(shù)據(jù)挖掘需要掌握復(fù)雜高級的算法和技術(shù)開發(fā)才能擅長數(shù)據(jù)挖掘和分析，其實不然。在企業(yè)的實際運作中，比較好的大數(shù)據(jù)挖掘工程師應(yīng)該是熟悉和了解業(yè)務(wù)的人。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜數(shù)據(jù)挖掘從未如此簡單。

某外賣app需要根據(jù)早中晚人們的用餐習(xí)慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習(xí)慣。另外根據(jù)地點的上下文說的是，如果你在辦公室用某外賣app點一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳。基于內(nèi)容的推薦與熱度算法我們要知道個性化推薦一般會有兩種通用的方法，包括基于內(nèi)容的個性化推薦，和基于用戶行為的個性化推薦。基于用戶行為的推薦，會有基于物品的協(xié)同過濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過濾往往都是要建立在大量的用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在產(chǎn)品發(fā)布之初，沒有那么大量的數(shù)據(jù)。所以這個時候就要依靠基于內(nèi)容的推薦或者熱度算法?；趦?nèi)容的推薦一般來說，基于內(nèi)容的推薦的意思是，會在產(chǎn)品初期打造階段引入專家的知識來建立起商品的信息知識庫，建立商品之間的相關(guān)度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數(shù)；電商網(wǎng)站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內(nèi)容的推薦過程中，只需要利用用戶當(dāng)時的上下文情況：例如用戶正在看一個20萬左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會根據(jù)這輛車的性能參數(shù)，來找到另外幾輛與這輛車相似的車來推薦給用戶。一般來說。

數(shù)據(jù)挖掘在教育行業(yè)的應(yīng)用教育行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)記錄、考試成績等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助教育機構(gòu)更好地了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況，提高教學(xué)質(zhì)量，優(yōu)化教學(xué)方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助教育機構(gòu)預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)趨勢，提高教育管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在物流行業(yè)的應(yīng)用物流行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對貨物運輸記錄、倉儲管理等數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助物流企業(yè)更好地了解貨物流向，提高物流效率，優(yōu)化物流方案等。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助物流企業(yè)預(yù)測市場需求，提高供應(yīng)鏈管理能力。數(shù)據(jù)驅(qū)動，觸手可及。助力快速提升智能化水平，提高洞察力。

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