Como aplicar os algoritmos

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.

A seguinte tabela contém informações dos algoritmos que devem ser selecionados para finalidades específicas:
Finalidade Algoritmo
Realizando previsões com base no tempo Algoritmos de série de tempo
  • Amortecimento exponencial individual
  • Amortecimento exponencial duplo
  • Amortecimento exponencial triplo
Prevendo variáveis contínuas com base em outras variáveis no conjunto de dados. Algoritmos de regressão
  • Regressão linear
  • Regressão exponencial
  • Regressão geométrica
  • Regressão logarítmica
  • Regressão linear múltipla
  • Regressão polinomial
  • Regressão logística
Encontrando padrões frequentes de conjunto de itens em conjuntos volumosos de dados transacionais para gerar regras de associação Algoritmos de associação
  • Apriori
  • AprioriLite
Criando clusters de observações em grupos de conjuntos de itens similares Algoritmos de clustering
  • Valor médio K
Classificando e prevendo uma ou mais variáveis discretas com base em outras variáveis no conjunto de dados Árvores de decisão
  • HANA C 4.5
  • R de árvore CNR
  • CHAID
Detectando valores atípicos no conjunto de dados Algoritmos de detecção de valor atípico
  • Intervalo interquartil
  • Valor atípico vizinho mais próximo
  • Detecção de anomalia
  • Teste de variância
Prevendo, classificando e reconhecendo padrões estatísticos Algoritmos de rede neural
  • R de rede neural NNet
  • R de rede neural MONMLP
Se você não localizou o algoritmo relevante, você pode criar seu próprio componente personalizado utilizando o script R em Expert Analytics e executar a análise em seus dados adquiridos. Para mais informações sobre como adicionar um componente personalizado, consulte: Especificação de propriedades com o Assistente de criação do componente R
  1. Na divisão Prever, clique duas vezes no componente do algoritmo necessário na lista de componentes à direita.
    O componente de algoritmo será adicionado ao editor de análise e conectado ao componente anterior na análise.
  2. Pelo menu contextual do componente do algoritmo, selecione Configurar propriedades.
  3. Na caixa de diálogo de propriedades do componente, insira os detalhes necessários para as propriedades do componente de algoritmo.
  4. Selecione Concluído.
  5. Para visualizar os resultados da análise, selecione (Executar análise).