回归算法应用场景实例二十则

    本文整理了20个天池、DataCastle、DataFountain等中出现的，可使用回归算法处理的问题场景实例。

1 机场客流量分布预测

        为了有效利用机场资源，机场正利用大数据技术，提升生产运营的效率。机场内需要不断提升运行效率的资源有航站楼内的各类灯光电梯设施设备、值机柜台、商铺、广告位、安检通道、登机口，航站楼外的停机位、廊桥、车辆（摆渡车、清洁车、物流车、能源车），要想提升这些资源的利用率首先需要知道未来一段时间将会有多少旅客或航班会使用这些资源，其次需要精准的调度系统来调配这些资源和安排服务人员，帮助机场提升资源利用效率，保障机场安全与服务提升。

以海量机场WiFi数据及安检登机值机数据，希望通过数据算法实现机场航站楼客流分析与预测。

2 音乐流行趋势预测

        经过7年的发展与沉淀，目前某音乐平台拥有数百万的曲库资源，每天千万的用户活跃在平台上，拥有数亿人次的用户试听、收藏等行为。在原创艺人和作品方面，更是拥有数万的独立音乐人，每月上传上万个原创作品，形成超过几十万首曲目的原创作品库，如此庞大的数据资源库对于音乐流行趋势的把握有着极为重要的指引作用。

        以某音乐平台用户的历史播放数据为基础，期望通过对艺人的试听量的预测，挖掘出即将成为潮流的艺人，从而实现对一个时间段内音乐流行趋势的准确把控。

3 需求预测与仓储规划方案

        拥有海量的买家和卖家交易数据的情况下，利用数据挖掘技术，我们能对未来的商品需求量进行准确地预测，从而帮助商家自动化很多供应链过程中的决策。这些以大数据驱动的供应链能够帮助商家大幅降低运营成本，更精确的需求预测，能够大大地优化运营成本，降低收货时效，提升整个社会的供应链物流效率，朝智能化的供应链平台方向更加迈进一步。高质量的商品需求预测是供应链管理的基础和核心功能。

        以历史一年海量买家和卖家的数据为依据，希望预测某商品在未来二周全国和区域性需求量。用数据挖掘技术和方法精准刻画商品需求的变动规律，对未来的全国和区域性需求量进行预测，同时考虑到未来的不确定性对物流成本的影响，做到全局的最优化。

4 新浪微博互动量预测

        新浪微博作为中国最大的社交媒体平台，旨在帮助用户发布的公开内容提供快速传播互动的通道，提升内容和用户的影响力。希望能够最快找到有价值微博的方法，然后应用于平台的内容分发控制策略，对于有价值的内容可以增加曝光量，提高内容的传播互动量。对于一条原创博文而言，转发、评论、赞等互动行为能够体现出用户对于博文内容的兴趣程度，也是对博文进行分发控制的重要参考指标。

        希望根据抽样用户的原创博文在发表一天后的转发、评论、赞总数，建立博文的互动模型，并预测用户后续博文在发表一天后的互动情况。

5 货币基金资金流入流出预测

某金融服务机构拥有大量会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出，面对如此庞大的用户群，资金管理压力会非常大。在既保证资金流动性风险最小，又满足日常业务运转的情况下，精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要。

期望能够通过用户基本信息数据、用户申购赎回数据、收益率表和银行间拆借利率等信息，对用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。

6 电影票房预测

        中国是全球第二大电影市场，同时也是增长最快的市场之一；随着市场的成熟，影响电影票房的因素也越来越多，包括题材、内容、导演、演员、编辑、发行方等等。因此对电影制作公司而言，依靠主观经验制作一部高票房的电影也越来越困难，而随着大数据技术的发展，借助大数据分析对电影市场进行分析，指导电影制作成为可能。

        希望依据历史票房数据、影评数据、舆情数据等互联网公众数据，对电影票房进行预测。

7 农产品价格预测分析

        农产品价格受市场影响的程度特别大,特别是受农产品的供求关系影响较大,同时价格本身又受自然条件、社会和经济条件的影响,特别是国际市场的影响。从价格本身来看,受供求、季节等发生波动,受外界各种影响比较多,这就造成了价格预测的困难。但从长期看,农产品价格随着时间的推移仍然呈现一定规律性。价格预测是大数据的精华所在，通过大量的历史数据分析，预测未来的价格走势，为决策者提供更有力的数据支持。

        希望通过分析价格历史数据，对要求预测的农产品接下来固定时间的价格进行预测。并尽可能多的使用与价格有影响的其他数据以提高预测的准确率。

8 基于多源数据的青藏高原湖泊面积预测

        全球气候变化对青藏高原的湖泊水储量有很大影响，因此精确的估计青藏高原湖泊面积变化对于研究气候变化变得很重要。海量多源异构数据和大数据处理与挖掘技术给湖泊面积变化研究带来新的解决思路；如何通过多源数据对青藏高原的湖泊面积进行预测，将大数据技术应用到全球气候变化研究中来成为一项新的挑战。

        希望通过研究青藏高原湖泊面积变化的多种影响因素，构建青藏高原湖泊面积预测模型。

9 微博传播规模和传播深度预测

        近些年，一些研究表明，一条微博发出以后，只需要观察其在之后一小段时间内的转发情况，它的传播规模便可以被预测。但是不同类型的微博会有不同的传播方式，比如明星晒一张生活状态就能得到众多粉丝的热捧，具有较大的传播广度，但是往往在传播深度上稍显不足；相比之下，一些被广泛讨论的新闻类微博往往具有较深的传播深度。也有统计结果显示，一些谣言往往会得到大规模的传播，辟谣类的消息反而得不到广泛关注。不仅如此，我们在热门微博中能看到不少正能量的信息，同时也能看到一些话题被持正反两种不同意见的人掀起讨论热潮。简而言之，微博初期的传播速度、用户关系、信息类型、内容情感等特征都是影响微博传播规模和深度的重要影响因素。

        希望基于大约1-3万条微博及其它们的转发微博，结合微博用户的关注关系、微博的内容类型和情感分析以及初期的传播模式，来预测微博的传播规模和传播深度。

10 鲍鱼年龄预测

        鲍鱼，在现代汉语中有多种含义。最常用的是指一种原始的海洋贝类，属于单壳软体动物，其只有半面外壳，壳坚厚、扁而宽，鲍鱼是中国传统的名贵食材，位居四大海味之首。直至现今，在人民大会堂举行的多次国宴及大型宴会中，鲍鱼经常榜上有名，成为中国经典国宴菜之一。被人们称为“海洋的耳朵”。和古代“用盐腌制的鱼”是两种东西。鲍鱼的优劣与年龄相关。一般来说，我们可以数鲍鱼的生长纹来确定鲍鱼的年龄，但数生长纹也是一件挺麻烦的事情。

        希望利用与鲍鱼年龄有关的因素来预测鲍鱼的年龄。

11 学生成绩排名预测

        学生的校园行为数据，可以挖掘用户作息规律、兴趣爱好等，精准地预测学生之间的相对排名。通过对这些日常行为的建模来预测学生的学业成绩，可以实现提前预警学生的异常情况，并进行适当的干预，因而对学生的培养、管理工作将会起到极其重要的作用。从某高校的某个学院随机抽取一定比例学生，提供这些学生在三个学期的图书馆进出记录、一卡通消费记录、图书馆借阅记录、以及综合成绩的相对排名。这一部分数据将作为训练数据。我们从另外的某学院随机抽取一定比例的学生，然后提供他们在三个学期的图书馆进出记录、一卡通消费记录、图书借阅记录、以及前两个学期的成绩排名。

        希望通过借助大数据相关的挖掘技术和基础算法，预测第三学期的成绩排名。

12 网约车出行流量预测

        在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截止目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这也意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截止目前，滴滴出行平台每日需处理1100万订单，需要分析的数据量达到50TB，路径规划服务请求超过90亿。面对如此庞杂的数据，我们需要通过不断升级、完善与创新背后的云计算与大数据技术，从而保证数据分析及相关应用的稳定，实现高频出行下的运力均衡。供需预测就是其中的一个关键问题。供需预测的目标是准确预测出给定地理区域在未来某个时间段的出行需求量及需求满足量。调研发现，同一地区不同时间段的订单密度是不一样的，例如大型居住区在早高峰时段的出行需求比较旺盛，而商务区则在晚高峰时段的出行需求比较旺盛。

        希望能预测到在未来的一段时间内某些地区的出行需求量比较大，以提前对营运车辆提供一些引导，指向性地提高部分地区的运力，从而提升乘客的整体出行体验。

13 红酒品质评分

        红酒口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质。通过监测红酒中化学成分的含量，可以控制红酒的品质和口感。

        希望基于红酒的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等，构建机器学习模型，对红酒品质进行评分。

14搜索引擎的搜索量和股价波动

        上市公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。

15 中国人口增长分析

        中国从1971年开始全面开展了计划生育，使中国总和生育率很快从1970年的5.8降到1980年2.24，接近世代更替水平。此后，人口自然增长率很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关。影响中国人口自然增长率的因素有很多，如经济整体增长、居民消费水平、文化程度、人口分布，以及非农业与农业人口的比率等。

希望通过历史数据分析，对未来人口增长率进行预测。

16 农村居民收入增长预测

        “三农”问题的核心是农村居民收入问题。改革开放以来，农村经济蓬勃发展，农村居民收入有了较大幅度的增长，但与城镇居民的收入相比，却表现出增长缓慢、差距越来越大的趋势。

        希望对影响我国农村居民收入的因素进行分析，再运用实证方法对农民的经济统计数据进行分析，得到了影响农村居民纯收入的模型。为预测农村居民的收入增长趋势提供工具，为农村地区的政策措施提供参考建议。

17 房地产销售影响因素分析

        改革开放以来，我国的经济突飞猛进对城市商品房的价格产生了巨大影响，特别是进入21世纪后，伴随着商品房价格日益增长，出现了房地产投资过热。在这种房价居高不下的形势下，国内外诸多专家学者认为我国的房地产市场已经出现价格泡沫，在房地产业对我国国民经济发展起着积极作用的大环境下，这种价格泡沫势必会对我国的经济发展造成重大影响。

        年人均收入、新增住房面积及上一年商品房价格等因素对房地产销售有影响，期望利用历史数据分析测度其对商品房价格的影响，找出了引起房地产价格波动的主要因素当年年人均收入，根据实证结论提出了控制房价的建议。

18 股价走势预测

        随着经济社会的发展，以及人们投资意识的增强，人们越来越多的参与到股票市场的经济活动中，股票投资也已经成为人们生活的一个重要组成部分。然而在股票市场中，众多的指标、众多的信息，很难找出对股价更为关键的因素；其次股市结构极为复杂，影响因素具有多样性、相关性。这导致了很难找出股市内在的模式。

        希望在尽可能全面的收集股市信息的基础上，建立股价预测模。

19 全国综合运输总量预测

        以全国同期国民经济主要产品产量，如原煤、原油、生铁、钢材、水泥、木材、粮食的历史数据，建立数据挖掘模型，对全国综合运输总运量进行预测。

20 地震预报

        根据历史全球大地震的时空图，找出与中国大陆大地震有关的14个相关区，对这些相关区逐一鉴别，选取较优的9个，再根据这9个相关区发生的大震来预测中国大陆在未来一年内会不会有大震发生。