Office 用データ マイニング アドインでは、次のデータ マイニング アルゴリズムを使用した分析モデルの作成がサポートされています。 すべてのアルゴリズムは、既知の機械学習方法に基づいており、Microsoft Research によって実装されています。
アルゴリズム
| 機械学習の方法 | 動作方法 |
|---|---|
| Microsoft アソシエーションルールアルゴリズム | 一緒に購入された製品または一緒に発生するイベントを検出し、モデルを使用して推奨事項を作成します。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174916.aspx |
| Microsoft クラスタリング アルゴリズム | 市場セグメントを定義し、関連する顧客を自動的にグループ化するか、さらにマイニングで使用するデータ内のリレーションシップを見つけます。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174879.aspx |
| Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズム | データのさまざまな要素間の未知の関係を特定して、意思決定をより適切に通知したり、特定の結果につながる要因を見つけたりします。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174923.aspx |
| Microsoft 線形回帰アルゴリズム | 数値の結果に寄与する要因を記述する数式を検索します。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174824.aspx |
| Microsoft ロジスティック回帰アルゴリズム | 二項結果に寄与する要因を特定し、それらを使用して結果に影響を与える方法を学習します。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174828.aspx |
| Microsoft Naïve Bayes アルゴリズム | データ内のリレーションシップを探索し、主に結果と密接に関連するものを見つけます。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174806.aspx |
| Microsoft ニューラル ネットワーク アルゴリズム | 複数の入力と複数の出力の間で非表示のリレーションシップを見つけます。 探索または予測に使用します。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174941.aspx |
| Microsoft Time Series アルゴリズム | 履歴データを使用して将来の値を予測します。 https://msdn.microsoft.com/library/ms174923.aspx |
詳細オプション
Excel 用データ マイニング クライアントを使用する場合は、独自のデータ マイニング構造とモデルを作成するか、アルゴリズムのパラメーターを微調整するかを選択できます。
アルゴリズム パラメーター (SQL Server データ マイニング アドイン)
これらの高度なオプションを使用してモデルをカスタマイズするには、次の 2 つの方法があります。
データ マイニング クエリ ウィザードを使用してモデルを作成します。
データ マイニング クライアントで、ウィザードを開始した後、[パラメーター] をクリックします。
こちらもご覧ください
クエリ (SQL Server データ マイニング アドイン)
高度なモデリング (Excel 用データ マイニング アドイン)