京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用excel学数据挖掘
普遍认为Excel是一种“表格计算软件”,实际上,它还兼具了数据挖掘工具和数据库的功能,是非常实用的用excel学数据挖掘的软件。接下来我们会循序渐进地介绍用excel挖掘数据的操作工具和分析方法.
Excel网认为,Excel作为一种强大的数据挖掘工具,具备以下五大功能:①函数、②图表、③数据分析、④数据透视表、⑤规划求解。
为什么说上述功能是“数据挖掘工具”呢? 下面分别介绍各自的功能并说明与数据挖掘之间的关系。
一、Excel中的函数
每人不断地存储在电脑中的数据,不能直接分析,需要进行“统计和分析处理”。数据挖掘之前,需要求出数据的平均值、总和、最大值、最小值。开始挖掘之后,为厂得到更深层的结果,还需要“统计”和“分析”。能够有效地进行“统计和分析处理”的是“函数”.Excel大约有350种函数,根据统计和分析的目的以及数据的性质,灵活使用不同的函数.
二、Excel中的图表
数据挖掘的重要方法之一是“数据可视化”。它不是把每一个数据都罗列出来,而是通过可视化,采取一目了然的表现形式。通常这样可以得到新的、有价值的结果.将数据可视化,毋庸置疑,“图表”是首选方法。做演讲时,图表更是不可或缺。Excel的“绘图工具”支持许多功能,非常实用。
Excel有70多种图表,常用的有:a、柱形图 b、折线图 c、散点图 d、直方图 e、帕雷托图(如下图):
想必许多读者在日常工作中都使用过“函数”和“图表”,但是有多少人知道下面的三种功能呢?特別是“数据分析”和“规划求解”,根据安装Excel时的不同设置,很多情况下并不会自动显示在菜单栏中。通过操作“加载宏(添加初始设置时未包含的功能)”,可以大幅提高数据挖掘和统训分析的功能。
三、Excel中的数据分析
数据挖掘工具有S-PLUs、SAS、SPSS等多种软件和专业应用程序。使用这些软件吋,需要具备一定的专业技术,还要负担一些费用。与此相反,Excel的“数据分析”对于数据挖掘的初学者而言,是一款操作简单而且实用的数据挖掘和统计分析分析工具。
Excel小编不知道Excel具备“数据分析”功能时也使用其他软件,但是,自从知道并了解它的便利性、实用性之后,为了普及数据挖掘和数据分析,在研究班课程或咨询业务中都使用它。
四、Excel中的数据透视表
Excel可以将表格中的数据转换成“数据透视表”。数据透视表又叫“交叉表”。交叉表是把数据“分层”的表。数据挖掘时“分层”也是非常重要的一环。例如,分析销售数据时,从性別、年龄、星期、天气等不同的角度进行分析,通常能够得到非常有趣的结果。但是,每次改变角度时都需要修改表格数据,非常麻烦。使用菜单栏的“数据”→“数据透视表和数据透视图”,就能方便地制作分层表。点击鼠标,可以方便地切换分析的角度。另外,双击交叉表内单元格中的数字,还可以显示该数字详细的数据(下表)。
五、Excel中的规划求解
规划求解(下图),简单地说就是“线性规划法程序”,包括线性规划法,非线性规划法和整数规划法.打开“线性规划法’,读者可能会觉得难以操作。“规划求解”是在多种约束条件(公式化)下,为了使目标变量最大(最小)而求解未知数(也叫参数)的工具,使用范围非常广泛。
曾任职于日本东京理科大学的芳贺教授说:“Excel的‘規划求解’具有强大的功能。今后通过改进使用方法,估计统计学教程也需要大幅修改!”
以前,为了求解逻辑斯蒂曲线和龚伯兹曲线等生长曲线的参数,例如在逻辑曲线中求解y=a/[l+b exp(-cx)]的a、b、c时,Excel网小编曾经使用过S-PLUS。后来才知道可以用规划求解计算。
最近,规划求解也被应用于计算协方差分析等程序,其应用范围不断扩大。从趋势上看,选择用excel学数据挖掘是个明智之举,使用规划求解极有可能促进神经网络早日实现。规划求解是实现数据挖掘的目的求最优解的代表工具。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06