前言 本篇我們將總結的算法為Microsoft時序算法的結果預測值,是上一篇文章Microsoft時序算法的一個總結,上一篇我們已經基於微軟案例數據庫的銷售歷史信息表,利用Microsoft時序算法對其結果進行了預測,並且相應形成了折線預測圖和模型依賴屬性,有興趣的同學可以點擊查看,但是上篇 ...
前言 本篇文章主要是繼續前幾篇Microsoft決策樹分析算法 Microsoft聚類分析算法 Microsoft Naive Bayes 算法,算法介紹后,經過這幾種算法綜合挖掘和分析之后,對一份擺在公司面前的人員信息列表進行推測,挖掘出這些人員信息中可能購買自行車的群體,把他們交個營銷部,剩下的事就是他們無情的對這群團體騷擾 推薦 營銷....結果你懂的 本篇也是數據挖掘各層次間最高的產物,推 ...
2014-10-10 16:52 11 5084 推薦指數:
前言 本篇我們將總結的算法為Microsoft時序算法的結果預測值,是上一篇文章Microsoft時序算法的一個總結,上一篇我們已經基於微軟案例數據庫的銷售歷史信息表,利用Microsoft時序算法對其結果進行了預測,並且相應形成了折線預測圖和模型依賴屬性,有興趣的同學可以點擊查看,但是上篇 ...
前言 本篇文章繼續我們的微軟挖掘系列算法總結,前幾篇文章已經將相關的主要算法做了詳細的介紹,我為了展示方便,特地的整理了一個目錄提綱篇:大數據時代:深入淺出微軟數據挖掘算法總結連載,有興趣的童鞋可以點擊查閱,在開始Microsoft 神經網絡分析算法之前,本篇我們先將神經網絡分析算法做一個簡單 ...
隨着大數據時代的到來,數據挖掘的重要性就變得顯而易見,幾種作為最低層的簡單的數據挖掘算法,現在利用微軟數據案例庫做一個簡要總結。 應用場景介紹 其實數據挖掘應用的場景無處不在,很多的環境都會應用到數據挖掘,之前我們沒有應用是因為還沒有學會利用數據,或者說還沒有體會到數據的重要性,現在 ...
前言 本篇繼續我們的微軟挖掘算法系列總結,前幾篇我們分別介紹了:Microsoft決策樹分析算法、Microsoft聚類分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 時序算法,后續還補充了二篇結果預測篇、Microsoft 時序算法——結果預算+下期彩票預測篇 ...
前言 本篇文章繼續我們的微軟挖掘系列算法總結,前幾篇文章已經將相關的主要算法做了詳細的介紹,我為了展示方便,特地的整理了一個目錄提綱篇:大數據時代:深入淺出微軟數據挖掘算法總結連載,有興趣的童鞋可以點擊查閱,本篇我們將要總結的算法為:Microsoft順序分析和聚類分析算法,此算法為上一篇中 ...
前言 本篇文章同樣是繼續微軟系列挖掘算法總結,前幾篇主要是基於狀態離散值或連續值進行推測和預測,所用的算法主要是三種:Microsoft決策樹分析算法、Microsoft聚類分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,當然后續還補充了一篇結果預測篇,所涉及的應用場景在前幾篇文章中 ...
本篇文章主要是繼續上一篇Microsoft決策樹分析算法后,采用另外一種分析算法對目標顧客群體的挖掘,同樣的利用微軟案例數據進行簡要總結。 應用場景介紹 通過上一篇中我們采用Microsoft決策樹分析算法對已經發生購買行為的訂單中的客戶屬性進行了分析,可以得到幾點重要的信息,這里做個總結 ...
本篇文章主要是繼續上兩篇Microsoft決策樹分析算法和Microsoft聚類分析算法后,采用另外更為簡單一種分析算法對目標顧客群體的挖掘,同樣的利用微軟案例數據進行簡要總結。有興趣的同學可以先參照上面兩種算法過程。 應用場景介紹 通過前面兩種算法的應用場景介紹,此次總結的Microsoft ...