挖掘优化？ 优化数据挖掘？

摘要： 大卫说流程|最近流程挖掘有些火,它如何优化流程管理呢?流程挖掘技术使流程管理更加数据驱动，通过分析实际执行数据，提供精准的流程优化建议。这有助于企业基于实际数据做出更明智的决策，...

大卫说流程|最近流程挖掘有些火,它如何优化流程管理呢?

流程挖掘技术使流程管理更加数据驱动，通过分析实际执行数据，提供精准的流程优化建议。这有助于企业基于实际数据做出更明智的决策，优化业务流程。支持多种软件和工具：流程挖掘领域涌现出多个优秀软件，包括开源工具和商业软件。这些软件和工具为企业提供了强大的流程挖掘能力，帮助企业更好地理解和优化其业务流程。

与传统自顶向下的流程再造不同，流程挖掘采用自底向上的策略，从数据中发现并优化流程，确保业务流程与信息系统无缝对接，更加贴合实际业务需求。推动流程管理现代化：流程挖掘技术不仅适用于成熟企业利用软件进行深度分析，也适用于处于信息化初级阶段的企业通过理念应用数据，是推动流程管理现代化的关键工具。

流程挖掘对于流程所有者意味着深入理解流程执行的实际情况，识别问题并精益管理流程，提升执行质量与成本效益。流程管理专家和顾问则利用流程挖掘技术，基于实际流程运作数据做出更准确的诊断和优化建议。技术与管理相结合，流程挖掘整合数据挖掘与业务流程管理，为企业提供双向优化策略。

流程挖掘的三大功能包括流程发现、一致性检查和流程优化。流程发现通过分析日志构建流程模型，一致性检查则对比模型与实际执行找出偏差，优化则基于数据发现问题并提出解决方案。例如，PM4Py这样的开源工具，因其易用性和丰富的文档，成为流程所有者和管理专家的首选。

业务流程分析与优化是企业持续改进和提高效率的关键环节。为了确保业务流程的有效性，以下步骤应被遵循： 业务流程挖掘：这是定义和获取业务流程的第一步。

通过可视化报表，企业可以迅速理解流程运行的全貌，实时监控并持续优化，以极高的交付效率推动数字化战略的快速落地。总结来说，流程挖掘就像一场数据的革命，让企业从静态的管理视角转向动态的流程洞察，从而引领业务创新，提升运营效率。在数字化转型的浪潮中，它是企业转型战略中不可或缺的重要一环。

如何挖掘和优化网站长尾关键词

运用工具挖掘长尾关键词： 使用搜索引擎提供的关键词工具，深入分析用户需求和搜索习惯。 这些工具可以帮助你发现细分市场的关注点，从而挖掘出与网站内容相关且具有潜力的长尾关键词。 关注长尾关键词搜索结果数量： 在选择长尾关键词时，要注意分析相关关键词在搜索引擎中的搜索结果数量。

站长工具最主要的是爱站网和chinaz站长工具，两个工具都有关键词挖掘功能，还有一些seo工具也是挖掘长尾词的，但个人认为在站长工具这一块，这两大网站已经能满足了。百度指数 百度指数是百度官方的一个关键词搜索量查询工具，同样也可以用来挖掘长尾关键词，具体是在指数分析的——需求图谱中。

其次，可以通过用户搜索行为来挖掘长尾关键词。通过分析用户的搜索历史、关键词热度和搜索趋势等数据，我们可以发现一些用户感兴趣但竞争度较低的长尾关键词。例如，当用户频繁搜索“ASP源码下载”、“ASP源码教程”、“ASP源码实例”，这些关键词就可以作为长尾关键词进行挖掘。

挖掘长尾关键词：利用关键词挖掘工具，挖掘与目标关键词相关的长尾关键词，根据搜索量、竞争度等指标筛选出合适的关键词。组合长尾关键词：将挖掘出的长尾关键词与目标关键词组合，形成多个长尾关键词组合，以满足不同用户的搜索需求。

挖掘网站长尾关键词，可以通过搜索目标关键词并在百度的相关搜索中筛选关键词，或是通过百度下拉框获取用户的常用搜索词。长尾关键词的分类通常基于与网站核心关键词的关系、竞争性大小以及与搜索引擎相关搜索的匹配度。

一些第三方工具比如站长之家、爱站网也可以帮助我们进行长尾关键词的挖掘，并给出关键词的百度指数、搜索量以及优化难度，在一定程度上也能拓展出一定量的关键词。自己对目标关键词进行扩充，可以加上限定性或者形容性的词语，可以利用近义词以及加上地域名称等方式获取新的长尾关键词。

量化干货|如何优化因子挖掘模型?

集成优化策略：结合多种优化方法，如参数调优、特征选择、模型集成等，以提升因子挖掘模型的性能。增强研究可信度：通过严格的验证和测试流程，确保所发现的因子具有稳定性和可靠性。这包括在不同市场条件下对因子进行回测、使用交叉验证等方法评估模型性能等。持续监控与更新：因子监控：定期对已挖掘的因子进行监控和评估，确保其在新市场条件下的表现仍然稳健。

遗传规划是一种生物启发式算法，主要用于优化问题求解。本文详细阐述了遗传规划的基本概念，从公式树、适应度评估至选择、交叉和变异等核心步骤，以及演化流程。特别地，文中涉及了基于遗传规划构建的新型因子挖掘模型。深入因子库 在构建因子挖掘模型的过程中，从含有53个因子的库中筛选关键元素成为重要一步。

为了进一步提升表现，从学习目标收益进行风险调整，发现风险调整后的学习目标有助于显著提高机器学习因子表现。测试剔除不同风格对模型影响，发现剔除行业、市值和Beta模型结果表现最优。综合量价因子和基本面因子形成互补，引入基本面特征改善了综合因子多头收益率，降低了换手率。

另类因子，作为量化策略的创新元素，来自非传统数据源和独特洞察，如社交媒体情绪和专利数据。机器学习的魔力在于它能自动挖掘这些非线性关系，通过因子测试，验证其在市场中的有效性，目标是追求超额收益，适应市场的千变万化。

分享Kano和HMW模型,帮助PM挖掘并优化真实有效需求

总结： Kano模型帮助产品经理确定需求的优先级，确保资源的有效利用。 HMW模型则通过一系列问题引导团队思考并找到功能模块的优化方案，提升产品的市场竞争力。 结合使用这两个模型，产品经理可以更有效地挖掘和优化真实有效的需求，提升产品的市场适应性和用户体验。

产品经理的核心工作之一是精准挖掘和优化需求，确保产品与市场同步。本文将介绍两种实用模型：Kano模型和HMW模型，帮助你在需求分析中避免无效努力。Kano模型，由狩野纪昭教授提出，它能有效排列需求优先级。

为什么要对挖掘机工作装置进行优化

第一，跟品牌有关。设计优良的挖掘机更有劲，这个很容易想到。第二，对于相同品牌相同型号的挖掘机来说，工装是主要原因。同样是一个牌子300的挖掘机，我挖矿，你上锤，咱俩用的劲肯定不一样。第三，优化工装，使工装符合力学原理，这样有助于延长工装的使用寿命。再有楼上也说到了优化的目的是提高操作性能和节能。

动力系统差异：挖掘机行走系统通常采用液压马达或齿轮箱来驱动履带或轮子，需要提供更大的扭矩和速度来使整个挖掘机运动。相比之下，前端工作装置需要更精细、更灵活的操作，更注重控制和调节，因此对液压系统的要求与行走系统不同。

电控挖掘机的优势在于其出色的作业效率和无污染特性。它们能够在不损害环境的情况下，实现高效的施工任务。这不仅有助于优化资源结构，还能显著提升环境质量。因此，电控挖掘机在基础设施建设和资源开发中展现出广阔的应用前景。而液压挖掘机则依赖复杂的液压系统来实现各种动作。