Hong Kong Data

类型 ：高级复杂算法
这些情况下，问题可能很简单，但解决这些问题所需的算法却非常复杂。这些算法大多是人工智能、机器学习、深度学习和优化算法。一些示例包括随机森林、支持向量机、神经网络、贝叶斯信念网络和目标规划。

例子：

预测分析算法，如先知、人工神经 贝宁电话号码数据 网络、长短期记忆 、用于需求预测的高斯过程
用于网络安全的异常检测算法，如隔离森林、支持向量机等
用于设计推荐引擎的协同过滤、矩阵分解、深度神经网络
用于文本挖掘的决策树、神经网络和遗传算法
逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、最近邻和决策树用于分类（欺诈无欺诈、流失不流失、垃圾邮件非垃圾邮件等）
线性规划、马尔可夫链、目标规划等用于优化
类型 ：预测和规范分析问题
通常，分析问题分为描述性问题（发生了什么？）、预测性问题（为什么会发生以及将会发生什么？）和规范性问题（应该发生什么？）。后两者可以归类为高级分析，这不仅是因为它们需要很多严谨性和高级算法（如上所述），还因为它们会影响和推动决策。