Microsoft带有多种常用的数据挖掘算法,每种算法都有一定的适用范围.下面的表是一个大概的描述:
商业问题 |
Microsoft 算法 |
預測類別變數,例如行銷回應、顧客流失、違約預測(巴塞爾資本協定IRB)… |
決策樹
貝氏機率分類
群集
類神經網路
羅吉斯迴歸 |
預測連續變數,例如預測銷售量、預測客戶價值變動、預測金融商品價格波動... |
迴歸樹
時間序列
類神經網路 |
預測序列,例如找出網站使用者的點選路徑模式、客戶繳款行為模式、商品購物順序 |
時序群集 |
找出產品交叉銷售關聯性,又稱為購物籃分析 |
關聯規則
決策樹 |
找出潛在相似性,例如市場區隔、偵測晶圓瑕疵分配、文件分類、保險浮濫理賠偵測、偽卡偵測 |
群集
時序群集 |