基于python的手机销量影响因素分析及预测研究文献综述
2020-04-17 19:44:55
文 献 综 述 一、选题背景 手机作为人们关注和喜爱的电子产品以及不可或缺的联系工具在今天已经十分普及,然而随着手机品牌和型号的不断增多以及新技术的层出不穷往往会令消费者眼花缭乱,无从选择。
数据挖掘技术从海量数据中攫取,整理,分析数据的特点可以很好地应用于各种手机信息的收集,整理和分析,使消费者足不出户就能了解各类手机信息并通过对这些数据的分析做出合理化的推荐,为用户选购手机带来便利。
二、国内外的研究现状 随着计算机的发展与数据量的增加, 对于数据的处理技术如生成、收集、储存数据等的水平要求越来越高, 因此新型的数据挖掘技术出现并替代传统落后的数据处理技术是必然趋势 。
近年来, 由于国家的大力扶植与资金支持,#160;我国对于数据挖掘技术的研究已经取得瞩目的效果, 但由于我国的研究起步晚, 现在仍然处于发展的初级阶段,与国内外的数据挖掘技术研究的进程仍然具有很大的差距, 不仅表现在相关理论的研究上, 更在于对数据挖掘技术的实际应用的方面。
国外关于数据挖掘技术的软件研发发展已经取得瞩目的成就, 而国内的软件研发尚不成熟。
三、研究目标与意义 信息技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,对已知的信息或数据进行更高层次的分析,能够更好地利用这些数据。
目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了”数据爆炸但知识贫乏”的现象。
本课题以手机信息为例,在获取整理手机信息以及用户评价等基本信息的基础上,对相关进行深度分析,得到性价比以及各个参数之间相关性的分析,从而在手机资讯网站中为用户提供更加全面的手机选购参考及合理化推荐。