大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法系列

本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能(BI)中一系列数据挖掘算法的总结,其中涵盖各个算法的特点、应用场景、准确性验证以及结果预测操作等,所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例(AdventureWorksDW2008R2),数据库基于Microsoft SQL Server 2008,主要涉及DM模块,目录整理如下:

 

(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(Microsoft 决策树分析算法)

(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(Microsoft 聚类分析算法)

(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(Microsoft Naive Bayes 算法)

(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)

(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(Microsoft 时序算法)

(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(Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇)  推荐篇

(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(Microsoft 关联规则分析算法)

(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(Microsoft 顺序分析和聚类分析算法)

(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(Microsoft 神经网络分析算法原理篇)

(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(Microsoft 神经网络分析算法)

(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(Microsoft 线性回归分析算法)

 

后续文章整理中...部分内容参照联机丛书....希望对研究BI的院友们有所帮助,权作交流学习之用......

posted @ 2014-10-20 10:27  指尖流淌  阅读(11063)  评论(4编辑  收藏  举报