本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能（BI）中一系列数据挖掘算法的总结，其中涵盖各个算法的特点、应用场景、准确性验证以及结果预测操作等，所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例（AdventureWorksDW2008R2），数据库基于Microsoft SQL Server 2008，主要涉及DM模块，目录整理如下：

微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）

微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）

微软数据挖掘算法：Microsoft Naive Bayes 算法（3）

微软数据挖掘算法：结果预测篇(4)

微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)

微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6)

微软数据挖掘算法:Microsoft 关联规则分析算法(7)

微软数据挖掘算法:Microsoft顺序分析和聚类分析算法(8)

微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法原理篇（9）

微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法（10）

微软数据挖掘算法:Microsoft 线性回归分析算法（11）

本系列文章转自：指尖流淌，旨在传播技术。感谢原文作者的辛苦和教学

微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇