Obtidos os dados relevantes para análise, você precisa aplicar os algoritmos apropriados para determinar os padrões nos dados.
É uma tarefa desafiadora determinar o algoritmo apropriado para uma finalidade específica. Você pode usar uma combinação de inúmeros algoritmos para analisar os dados. Por exemplo, primeiro você pode usar algoritmos de série de tempo para amortecer os dados e depois usar algoritmos de regressão para encontrar tendências.
| Finalidade | Algoritmo |
|---|---|
| Realizando previsões com base no tempo | Algoritmos de série de tempo
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| Prevendo variáveis contínuas com base em outras variáveis no conjunto de dados. | Algoritmos de regressão
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| Encontrando padrões frequentes de conjunto de itens em conjuntos volumosos de dados transacionais para gerar regras de associação | Algoritmos de associação
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| Criando clusters de observações em grupos de conjuntos de itens similares | Algoritmos de clustering
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| Classificando e prevendo uma ou mais variáveis discretas com base em outras variáveis no conjunto de dados | Árvores de decisão
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| Detectando valores atípicos no conjunto de dados | Algoritmos de detecção de valor atípico
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| Prevendo, classificando e reconhecendo padrões estatísticos | Algoritmos de rede neural
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