Vkiad

I87.

J88.

J89.

J90.
Алгоритминтеллектуанализданныхльного		— этонаборэвриствыч,икислений
котсомодельздаетрыйин еллектуанализданныхданных.Чтльногос быздать
модель,алгоритмснанч предоставлизируетданные,осуществляяпоискнные
определензакономерите .ыхденцийостей		Алгоритмиспользу	етрезультатыэтого
анадвыбораляизаоптимальныхпараметровсоздамоделииятеллектуанализального
данных.	Заэтипараметрыемприменяютсяковсемунаборуданн,чтобыв хявить

пригодныекиспользованиюзакон мернстатистикуподрлучитьо.бную

Модельинтеллектуанализданных,создаваемаяалгоритмомльногоизпредоставленных данных,можимразличнследующиеетформь,включаяы.

•Набкластеровопи, вязиывариающихнабореданныхнтов.

• Дереворешений,котороепредсказывзультатиоп ет	исы,какоевлияниеаетна
этотрезультатоказываютразличныекритерии.

•Математическуюмодель,прогнозирующуюпродажи.

•Набправ,опигруппированиесывающихлпродуктовтранзакции,также веродновременнойятнпокупкистипродуктов.

Чтобы облегчить выбор алгоритмов для решения определенной задачи, в следующей таблице приведены типы задач, для решения которых обычно используется каждый алгоритм.

			Алгодепринятияеваитм
	Прогнозидискретногоат ибутаование		решенийМайкрософт( )
	• Пометкаклиспискаентовзпотенциальных		Упрощенныйалгоритм
		покупателейкакхорошихплохихкандидатов.	БайесаМайкрософт( )
	• Вычислениеверотказаятностисерверачение
		следующихшестимесяцев.	Алгоритмкластеризации
	• Классификацвариантовразвитболезнейя		(Майкрософт)
		пациентовисследовасвязф .нкторовныхие	Алгоринейроннойсетим
			(Майкрософт)
	Прогнозинепреатроваибутаывногоие		Алгодепринятияеваитм
			решенийМайкрософт( )
	•	Прогнозпродажнаследующийгод.	Алговременныхрядовитм
	•	Прогнозколичествапосетителейсайтучетом
			(Майкрософт)
		прошлыхлетисезотен.ныхденций
	•	Формировоценкирискучетомдемографииние.	Алгоритмлинейной
			регрессииМайкрософт( )
	Прогнозированиепоследовательности
	• Анализмаршрутаперемещенияповеб		-сайту
		компании.	Алгоритмкластеризации
	•	Анализфакторов,ведущихотказусервера.
			последовательностей
	•	Отслеживаниеанализпоследовательностей
			(Майкрософт)
		действийвовремяпосещенияполикцелиникиью

формулированиярекомендацийпообщим действиям.

Нахождениегруппобщихэлементовтранзакциях.

•Использовкорзинытельскойанализпотреба и

	дляопределенияместразмещенияпро	дуктов.	Алгоритмвзаимосвязей
• Выявлениедополнительныхпродуктов,которые			(Майкрософт)
	можнопредложитькупитьклиенту.
• Андаопросализнных,проведенногосреди			Алгодепринятияеваитм
	посетителейсобытия,цельювытого,влениякакие		решенийМайкрософт( )
	действиястендыбылисв,чтобзаныпланировать
	будействияущие.
Нахождениегруппсхожихэлем нтов
•	Созданпрофилейрисковдляпациенаосноветов		Алгоритмкластеризации
			(Майкрософт)
	такихатрибутов,какдемографияповедение.
•	Анапольизпошаблователейпр исмотранам		Алгоритмкластеризации
	покупки.
			последовательностей
•	Опрседелениерверов,которыеимеютаналогичные
			(Майкрософт)
	характеристикииспользования.
J91.

J92.

J93.

J94.

J95.