微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5),后续还补充了二篇微软数据挖掘算法:结果预测篇(4).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6),看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每

前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测,并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性,有兴趣的同学可以点击查看,但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图,从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述,而这里面缺少更确切的数据支撑,作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的,本篇我们将根据上一篇的预

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有

前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了,完整该篇之后,微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了,在此系列中涵盖了微软在商业智能(BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完全可以自己扩充,可以自定义挖掘算法,不过目前此系列中还不涉及,只涉及微软提供的算法,当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决,每篇算法总结包含:算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤.为了方便阅读,我还特定整理一篇目录:

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,本篇我们将要总结的算法为:Microsoft顺序分析和聚类分析算法,此算法为上一篇中的关联规则分析算法的一个延伸,为关联规则分析算法所形成的种类进行了更细粒度的挖掘,挖掘出不同种类内部的事例间的顺序原则,进而用以引导用户进行消费. 应用场景介绍 Microsoft顺序分析和聚类分析算法,根据

前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算法全部集中在这个系列中,每篇包含简要算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤,基本能涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,有兴趣的童鞋可以点击查阅.本篇我们将要总结的算法为:Microsoft

前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结,前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测,所用的算法主要是三种:Microsoft决策树分析算法.Microsoft聚类分析算法.Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇,所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍,有兴趣的同学可以点击查看,本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法,此算法也是数据挖掘算法中比较重要的一款,因为所有的推算和预测都将利用于未来,而这所有的一切都将有一条时间线贯穿始终,而

本文原文地址:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(结果预测篇) 前言 本篇文章主要是继续前几篇微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3),算法介绍后,经过这几种算法综合挖掘和分析之后,对一份摆在公司面前的人员信息列表进行推测,挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体,把他们交个营销部,剩下的事就是他们无情的对这群团体骚扰.推荐.

介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态. 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列. 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子. 决策树根据朝向特定结果发展的趋势进行预测. 对于连续