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关于大数据分析的案例，网上经常提到啤酒与尿布的故事，但很少有人关注数据挖掘的实际应用。这里我分享两个真实的数据挖掘案例，希望可以展示数据挖掘的强大效果。

一、数据分析预测电影票房

2019年春节期间，有四部热门电影：《疯狂外星人》、《流浪地球》、《飞驰人生》和《新喜剧之王》。我们的团队在电影上映前一周就预测了它们的票房情况：

截至2月12日上午9点，我们回顾了首周票房的实际结果：

除了《流浪地球》意外地取得了巨大成功（这一结果连我们的算法也没有预料到），其他几部电影的预测结果与实际结果高度一致！

那么，我们是如何使用数据挖掘来预测电影票房的呢？以下是具体步骤：

1. 数据收集

我们从多个渠道获取了电影票房、质量和属性等数据，如下图所示：

2. 数据分析与预测

首先，我们使用FineBI的智能时序预测功能预测了2019年春节档首周总票房为76亿元。接着，我们结合历史数据中的导演、演员、电影类型等信息，通过加权算法计算出各电影的票房占比。

3. SEO与市场响应的优化

我们还考虑了百度指数、微信指数等数据，这些数据与电影票房呈正相关关系。结合这些数据，我们进一步优化了预测结果，最终误差仅为0.365%。

二、数据分析应用于店铺选址，预测销售额

衣架服饰是一家大型品牌服装公司，每年在全国开设许多门店。传统选址方法成本高且效率低下，因此他们希望通过数据挖掘来优化选址。

1. 数据处理

首先，我们对衣架服饰现有的店铺数据进行了整理和预处理，包括删除异常值、填补缺失值等操作。

2. 特征工程与模型构建

接下来，我们构建了包含80多个特征的模型，经过筛选后，最终保留了40多个特征。我们选择了随机森林作为预测模型，因为其准确率高且与业务需求契合。

3. 模型优化

在模型优化阶段，我们根据业务需求不断调整特征工程和数据清洗，以提高预测准确性。

4. 结果预测

我们使用模型预测了一个新店铺一年内的销售额，预测结果如下：

5. 误差分析

我们将预测结果与实际销售额进行对比，发现算法预测的月平均误差仅为1.478万元，远低于人为预测的8.08万元，预测精度最高达到了99.7%。

这些数据挖掘案例充分展示了数据分析在各个领域的广泛应用，能够帮助我们更好地理解和预测未来趋势。