알고리즘 종류, 주 활용 분야

알고리즘	주 활용 분야
업리프트 모델링(Uplift modeling)	단계적 추정, 예측 분석 마케팅 캠페인에서 많이 사용, 환경이나 조건을 달리한 후 적당한 그룹을 선택하여 예측성을 높이는 방법 마케팅, 신용관리, 가격선택, 고객 이탈 관리 등 분야
생존 분석(Suvival Anlaysis)	의료 통계, 설비 분야 사건 예측
회귀 분석(Regression, logistic)	예측 분석, 추정 분석(매출, 신용 점수 등)
시각화(Visualization)	원인과 관계 분석
기초 통계(Statistics)	현황 파악
부스팅(Boosting), 배깅(Bagging)	분류 분석
시계열/순열 분석(Timeseries/Sequence analysis)	시간상의 예측(이자율, 예산 등)
요인 분석(Factor Analysis)	요인 분석, 차원 축소
이상치 감지 기법(Anomaly/Deviation detection)	이상치 분석
텍스트 마이닝(Text Mining)	시대 경향 및 감성 분석
의사 결정 나무(Decision Trees)	분류(종속 변수 존재)
신경 회로망(Neural Nets)	분류 분석
군집 분석(Clustering, K-mean)	독립 변수들만의 분류, 그룹화, 프로파일링
앙상블 기법(Ensemble Methods)	분류, 예측 최적화 등의 결합 분석
소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)	관계망 분석(사람 관계, 통화 관계, 소셜 네트워크 등)
연관 법칙(Association rules)	관계 분석, 장바구니 분석 등
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)	분류 분석
주성분 분석(Principal component analysis, PCA)	원인 분석(독립 변수간의 관계), 차원 축소
추천(Recommender)	몇 개의 기본 알고리즘을 활용하여 상품, 내용, 사람 등 추천(일종의 앙상블 기법)

출처 : 데이터 과학 어떻게 기업을 바꾸었나? 김옥기, 2014.12