Excel作为一种强大的数据挖掘工具,数据分析是做什么的

2024-07-07 22

生活中有很多数据,那么数据分析有什么作用呢?当面对大量的数据时,仅仅依靠人的大脑和双手是不可能从这些巨大的数据中获取有价值的信息的。虽然可以,但如果没有科学依据的话。我们也无法从中找到任何有效信息。因此,统计技术与IT技术相结合的“数据挖掘”应运而生。

起初,数据挖掘顺应“一对一”或“CRM(客户关系管理)”的趋势,主要用于分析客户行为、开发新客户、预测新产品和库存管理等,并特别受到期待。应用于营销领域。因此,将客户数据和PoS数据存储在数据库(DataWarehouse)中的方法(下图)逐渐出现:

通过数据库(Datawarechhouse)和数据挖掘的结合,相关人员从营销领域获得了非常有效的信息、知识、假设和主题。近年来,这种方法也被广泛应用于金融、质量管理、医疗保健和科学研究等领域。

在进行实际的数据挖掘时,首先应该做哪些准备数据挖掘工具(道具)包括S-PLUS、SAS、SPSS等各种软件和专业应用程序。在美国,数据挖掘工具被称为Siftware,大约有两百种。在众多的软件产品中,也不乏功能丰富的软件。还包括具有强大单一功能的软件。例如IBM的IntelligenceMining、SAS公司的EnterpriseMiner、SPSS公司的Clementine、MathematicalSystems公司的VMS(VisualMiningStudio)等。它们都是功能丰富的软件,SPSS公司的AnswerTree就是利用理论进行决策树预测的Siftware。

在简要总结了数据分析的作用之后,我想对初学者说几句话。初学者其实不需要掌握复杂的操作,也不需要拥有高深的专业知识,甚至更多的是需要花费。高额费用。日常使用的Excel是一个出色的数据挖掘工具。一起来学习Excel吧!根据数据挖掘的目的、数据性质、规模和预算,选择合适的工具来完成工作。

数据挖掘的目的是什么?我们总结数据挖掘有以下三个主要目的:

(1)找出趋势和模式通过分析网络购物交易数据、呼叫中心投诉数据、客户满意度调查数据、购物数据等,可以了解客户的购买意愿和类型、投诉类型等信息。数据挖掘工具(方法)包括神经网络、篮子分析、粗糙集、对应分析(双尺度法)、主成分分析、聚类分析等。

(2)预测:利用数万条数据进行预测,最有效的方法是神经网络方法。即使数据具有非线性关系,它也是一个强大的工具。缺点是需要数据量大,因子分析功能弱。利用数十个或数百个数据进行预测(和因子分析)的方法包括回归分析、判别分析、逻辑回归分析、定量理论I、定量理论II等。此外,预测时间序列数据的方法包括灰色理论、最近邻分析法、Holt法、指数平滑法、移动平均消除法、Box-Jenkins法(ARIMA模型)、定量理论I等

(3)求最优解。在各种约束条件下,我们应该如何求解参数(未知参数)才能最大化收益或最小化成本。使用Excel的规划求解器可以轻松解决此问题。

这三点是数据挖掘的主要目的。希望对您理解数据挖掘有所帮助。

Excel通常被认为是一个“电子表格软件”。事实上,它还具有数据挖掘工具和数据库的功能。是一款非常实用的学习Excel数据挖掘的软件。接下来,我们将逐步介绍使用Excel进行数据挖掘的操作工具和分析方法。

Excel作为强大的数据挖掘工具,具有以下五种功能:①函数、②图表、③数据分析、④数据透视表、⑤求解器。

为什么以上功能被称为“数据挖掘工具”下面介绍它们各自的功能并解释它们与数据挖掘的关系。

1Excel中的函数

每个人连续存储在计算机中的数据无法直接分析,需要“统计和分析处理”。在数据挖掘之前,需要找到数据的平均值、总和、最大值和最小值。开始挖掘后,还需要“统计”和“分析”,为工厂得到更深入的结果。能够有效地进行“统计分析处理”的就是“函数”。Excel大约有350个函数,可以根据统计分析的目的以及数据的类型灵活使用不同的函数。

2Exc电力图

数据挖掘的重要方法之一是“数据可视化”。它并没有列出所有的数据,而是用可视化的方式表达得一目了然。通常这可以带来新的、有价值的结果。当谈到可视化数据时,不言而喻“图表”是首选方法。演讲时,图表是必不可少的。Excel的“绘图工具”支持很多功能,非常有用。

Excel有70多种图表,最常见的有:a、柱形图b、折线图c、点图d、直方图e、帕累托图(如下图):

可能很多读者在日常工作中都使用过“函数”和“图表”,但是有多少人知道以下三个函数呢?尤其是“”和“求解器”,根据安装Excel时的设置不同,很多情况下不会自动出现在菜单栏中。通过使用“Extensions(添加初始设置中不包含的功能)”,可以大大提高数据挖掘和统一训练分析的功能。

3Excel数据分析

数据挖掘工具包括S-PLU、SAS、SPSS等软件和专业应用程序。使用这些程序时,您必须具备一定的专业技能并支付一定的费用。相比之下,Excel的“数据分析”对于数据挖掘初学者来说是一个简单实用的分析工具。

Excel的编辑者并不知道Excel在具有“数据分析”功能的同时也使用其他软件,但因为我知道并理解了它的方便性和实用性,为了普及数据挖掘和数据分析,我在工作中使用了它。研讨会。课程或咨询使用它。

4Excel中的数据透视表

Excel可以将表格中的数据转换为“数据透视表”。数据透视表也称为“交叉表”。交叉表是对数据进行“分层”的表格。“分层”也是数据挖掘中非常重要的一部分。例如,在分析销售数据时,通过从性别、年龄、星期几、天气等不同角度进行分析,通常可以得到非常有趣的结果。但每次改变角度都必须改变表格数据,非常麻烦。使用菜单栏上的“数据”→“数据透视表和数据透视图”可以轻松创建分层表格。用鼠标点击即可轻松改变分析角度。此外,双击交叉表单元格中的数字可以显示该数字的详细信息(下表)。

5Excel中的求解器

规划求解器(下图),简单来说,就是“线性规划法”,包括线性规划法、非线性规划法和整数规划法。读者在打开《线性规划方法》时可能会觉得很难用,“编程求解器”是求解未知变量(也称为参数)以在各种约束(公式)下最大化(最小化)目标变量的工具。范围非常广泛。

曾在日本东京理科大学工作的吉贺教授表示:“Excel的‘求解器’功能强大,未来通过改进使用方法,估计统计教程也需要大幅修改!””

此前,求解Logistic曲线、Gombertz曲线等增长曲线的参数,例如求解Logistic曲线中ya/[lbexp(-cx)]的a、b、c时,Excel编辑器曾使用S-PLUS。后来我了解到我可以使用Solver来进行数学计算。

最近,Solver还被用于计算协方差分析等程序,并且其应用范围不断扩大。从趋势来看,选择使用Excel来学习数据挖掘是明智之举,很有可能促进神经网络的早日实现。Solver是实现数据挖掘目的并寻找最优解的代表性工具。

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