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word如何运用网格线对齐图形
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从少量样本中挖掘重要信息
数据挖掘是一种从信息化社会的庞大数据中，挖掘宝藏的方法和程序，那么怎样从少量样本中挖掘重要信息呢？在面对许多数据时，怎样使用最佳的方法进行分析至关重要；若没有合适的数据，则必须从收集数据着手。此时，你会因为收集庞大的数据非常困难而放弃数据挖掘吗? 首先，请大家检验一项问卷调查的结果．有本书叫《日本的开关》 (庆应义塾大学佐藤稚彦研究室著，每日新闻社，2004)，其中记载了用手机收集的问卷调查的统计结果。此项调查利用手机询问被调查者喜欢两者中的哪一个(选择)，然后公布调查出来的比例。特点在于，利用手机快速传递信息的功能，在极短的时间内免费从2-3万的庞大人群中获得回答。 具体的调查内容如下所示，请读者也试着回答一下。 问题1：“日本”的读音，你喜欢“NIHON”还是“NIPPON”? 有22936名回答者；其中，喜欢“NIHON”的占61%，喜欢“NIPPON”的占39%。使用回答者多达2-3万人的“日本的开关”的调查问卷，询问43名数据挖掘同仁的意见。那么，结果与“日本的开关”有没有差异呢(如下图1和图2)? 关于“日本”读音的问题，回答结果是，“NIlHON”=70％，“NIPPON”=30％(图2No.2)。回答者比例是43/02936，不足“日本的开关”的总体回答者的0.2％。但是，从回答结果看，两者都是“NIHON”的比例居高，具有相同倾向。两者的相对误差都是15％。 对10项不同类别的内容进行问卷调查，请回答者从a、b中选择其中一个。然后，比较样本数很多(2万件以上)与样本数很少时(43件)的结果有何不同。 结果如图2所示。只有43名样本数的调查与“日本的开关”调查的选择a、b的倾向是一致的。而且相对误差比例都在20％以下。针对所有问题的回答情况，两者没有较大差异。也就是说，样本数多时和样本数少时的回答结果的倾向大致相同。当然，收集数据时要特别注意不能出別偏差。如果使用随机抽样，可以判断即使是少量样本数，与超过它500倍的庞大样本数的结果具有相同倾向。因此，在没有大量数据的情况下，可以把少量数据看做缩略图，以此捕捉样本倾向，进行预测。 【图1 】 【图2】
预测商品普及率
除了预测商品价格以外，我们也可以运用依据平均值进行预测的方法检验其他数据，本文就采用预测商品普及率的样例介绍。这次选用的数据是一项问卷调查的结果。通过调代，收集数据，求出预测值后与实际值作比较。 日本内阁府经济社会综合研究所曾进行了一项关于国民消费趋势的调查，笔者抽取其中的关于每年普通家庭耐用品晋及率的数据做成表格，如下图。 由于耐用品是物品，所以使用用平均值中的“几何平均值”预测普及率，并与实际普及率作比较检验误差． 根据上图所示物品，抽取电脑、洗碗机、数码相机进行问卷调查。为了预测2005年的普及率，收集了20个认为比例偏高或偏低的回答结果。求解总体回答结果的最具代表性的平均值(简单算术平均值)，得出认为偏高、认为偏低的几何平均值，如下图所示： 比较预测值与实际结果。利用几何平均值得到的预测数值与实际普及率之间的相对误差，三个项目分别是3.8、-17.l、0.9，没有较大差异(表2.10)。特别是数码相机，相对误差仅有0.9％，其预测结果与实际普及率几乎相同。
绘制变化率以显示隐藏的业务绩效-
您可以从下面的苹果过去18年的季度收入图表中获得哪些见解？我看到两件事。首先，从2012年左右开始，苹果的收入变得更加季节性。这是iPhone首次超过其业务一半的时候。其次，在所示的两次衰退中，他们的收入似乎根本没有受到影响。如标题所示，苹果的收入似乎可以抵御衰退。苹果的季度收入 （您可以 在此处下载此Apple Chart工作簿。）但是，从Apple的收入数据中可以学到很多东西。衰退的两种措施首先，考虑一下图表中显示的那两个衰退期。每当我们谈论美国经济衰退时，或者当我们看到上述图表中显示的经济衰退时，我们通常都在谈论国家经济研究局（NBER）定义的经济衰退。从这张图表中的灰色区域可以看出，我们几乎没有像美国那样的衰退。实际上，在过去的70年中，NBER告诉我们，美国只有大约16％的时间处于经济衰退中。但是NBER对衰退的定义并不是唯一被广泛使用的定义。经济合作与发展组织（OECD）也对衰退进行了定义，其定义与NBER的定义相去甚远。根据其定义，如上面的深蓝色柱所示，美国陷入衰退的频率更高—在过去70年中，大约有46％的时间是美国。经合组织的定义至少有两个原因是有用的。首先，如果您想将美国的衰退与其他国家的衰退进行比较，经合组织的版本是我所知的唯一版本，它使用相同的方法来识别许多不同国家的衰退。其次，我倾向于将NBER的衰退视为“真正的”衰退，而将OECD的衰退视为经济衰退。这个定义可能并不完全正确，但它是接近且有用的-正如您所看到的，当我们从完全不同的角度来看苹果的收入时。苹果收入变化率（您可以 在此处下载Apple Chart工作簿。）该图表（我向您展示了如何在Excel图表中显示经济衰退中如何创建） 也显示了在美国经济衰退的情况下，苹果公司18年的收入。然而，这条线并不能直接描绘出苹果的收入。相反，它显示了Apple收入的年度变化率（ROC）–周期性增长率。也就是说，每个点代表当前季度的绩效除以一年前的同一季度减去负1。或者，按月计算，您可以将最近三个月的绩效之和除以同期的总和一年之前，然后减去1。还要注意，ROC行中没有季节性提示。这是因为当您将任何三个月期间的总和除以一年前相同月份的总和时，您会自动对数据进行季节性分解处理。阴影表示NBER和OECD衰退。灰色阴影仍表示NBER衰退，蓝色阴影表示OECD衰退。请注意，经合组织（OECD）的经济衰退阴影如何将苹果的ROC绩效置于背景之中……在第一个蓝色区域，这是一个长期的低迷期，其中包括短暂的NBER型衰退，苹果的增长率出现了两次下滑。第二次下跌是在NBER型衰退结束之时开始的。…在第二个蓝色区域（与我们的NBER定义的大萧条大致相同），苹果的增长率从大约40％下降到大约10％。……在第三次经合组织衰退中（NBER并未将其定义为经济衰退），苹果公司收入的增长率从大约40％降至零。…在OECD的第四次衰退中，苹果的增长率从大约正30％下降到负15％，然后才开始恢复。简而言之，无论您将其视为经济衰退还是衰退，苹果公司在OECD型衰退期间都遭受了重大的经济损失。但是，在经合组织（OECD）型衰退期间，苹果并不是唯一一家遭受痛苦的公司，高科技也不是唯一一家商业部门。消费者服务领域的ROC分析**该塔吉特（Target）的收入图表似乎表明，两次NBER类型的衰退根本没有分阶段塔吉特的收入。然而…目标公司的季度收入…下面的ROC图表显示，Target增长率最大的两次下降是在两次衰退之间，并且可能是Target独有的事件造成的。下图还显示了每次经济衰退期间增长率的下降幅度较小。还要注意，Target在过去十年中的最大年增长率仅为5％左右，这表现不佳，这反映在上图所示的固定销售中。但是，自2015年年中以来，Target的每个季度的增长率都有所提高。我们将在这里看到情况。目标公司的收入变化率最后，让我们看一下卡特彼勒代表的另一个领域。资本货物领域的ROC分析**在这里，您可以看到Cat的收入在大萧条期间急剧下降，急剧上升，并且自2012年左右开始一直缓慢下降，直到最近。卡特彼勒的季度收入ROC图表显示更多。首先，它突出显示了Cat在2004年的增长突飞猛进，上面的图表根本没有显示。其次，这表明卡特彼勒早在2012年就受到了造成OECD型衰退的任何因素的影响。此外，在2015年，卡特彼勒的增长下降了四分之一或二分之一，直到衰退爆发。最后，这张图表明，自2016年初以来，卡特彼勒的收入变化率一直在稳步提高。卡特彼勒收入变化率最重要的是，您确实应该从ROC角度绘制自己公司的指标图，而衰退数据可以帮助您将业绩表现纳入更广阔的背景。通过采用这种方法，您可以仅通过绘制原始数据来识别甚至不会看到的预警信号。
回归分析
接着上节的回归分析的目的，我们今天来根据一个二手车的实例来继续说回归分析。 二手车价格的决定因素有：空调类型有无附加品(TV导航导航SR、天窗、空气囊LD TV AW) 行驶距离，颜色车检剩余有效月数、评分拍卖会地点等。 在这14个因子(说明变量)中，最影响价格(目标变量)的是什么?最不影响价格的是什么?通过定量求出影响度，然后根据多个因子(说明变量)预测二手车价格(目标变量)。 可以用方程2表示。二手车价格“这个目标变量数据，既（“空调类型(AC WC)” “有无TV导航”、 、“行驶距离”、 。车检剩余有效月数”， “评分”）。 混合模型 混台模型是指因子巾既包含定性数据也包含定量数据的模型。在混台模型中．把“空调”、 “TV导航”等定性因子叫做项目，把数据群(空调的“AC”，“WAC”，TV导航的“有”、“无”)叫做类别。 接下来，根据表l进行回归分析。 这节我们主要来告诉大家回归分析前，我们需要先根据自己的思维来了解分析，把这些需要注意的先分析出来，这样对我们接下来的回归分析有很大的帮助。
Excel中如何活用INDEX和MATCH函数-INDEX-MATCH上-
INDEX-MATCH是Excel最强大的查找方法。但是许多用户发现它具有挑战性。这是专为INDEX-MATCH清除器而设计的三部分系列中的第一个。VLOOKUP或INDEX-MATCH哪个最好？您可能会对这个问题感到惊讶，因为答案从未被怀疑。INDEX-MATCH可以做VLOOKUP和HLOOKUP可以做的一切，还有更多。以下是INDEX-MATCH比VLOOKUP更好的五个具体原因：1.它从未比VLOOKUP慢，并且可以更快。2.它返回一个引用而不是一个值，这使我们可以使用它在公式中做更多的事情。3.不在乎结果数组相对于查找数组在哪里…即使在其他工作簿中也是如此。4.它可以返回从最大到最小排序的数据的近似匹配。5.它可以查找垂直或水平数据，而无需更改功能。INDEX-MATCH的主要问题是许多Excel用户不知道如何使用它。真是可惜，因为INDEX和MATCH本身就是非常有用的功能。业务中的每个Excel用户都应该知道如何…单独地和组合地使用它们。因此，在本文中，我将教您如何使用INDEX函数。在本系列的第2部分中，我将向您展示如何使用MATCH函数。在第3部分中，我向您展示 了VLOOKUP无法完成的六个INDEX-MATCH查找。最后，在第3部分中，我将向您展示如何结合使用这两个功能。特别是，我将向您展示如何执行VOOKUP和HLOOKUP无法执行的计算类型。在链接上，您可以 下载所有三篇文章的示例工作簿的zip文件。INDEX功能INDEX函数使用以下语法：= INDEX（reference，row_num，column_num，area_num）如果引用仅指定一个区域或一个数组（通常如此），则可以忽略area_num参数，并提供以下语法：= INDEX（参考，row_num，column_num）如果引用仅指定一行或一列，则可以忽略前面公式中的第三个参数，如下所示：= INDEX（参考，row_or_column_num）尽管我们可以在INDEX-MATCH查找中使用区域号，但很少需要这样做。但是，我将简要说明它，以便您在需要时知道如何使用它。指定区号在下图中，第一个蓝色范围是区域1，第二个蓝色范围是区域2。第一个范围是区域1，因为我首先选择了该区域。 不连续的范围要选择这样的“不连续范围”，请选择第一个范围，按住Ctrl键，然后选择第二个范围。然后选择第三个，依此类推。此公式返回对第二个区域中单元格D4的引用：= INDEX（（（A1：B4，D2：F4），3,1,2）即，此公式返回对第二个区域的第三行和第一列中单元格的引用，范围为D2：F4。也就是说，它返回的结果与公式= $ D $ 4将返回的结果相同。注意，在公式中，当您使用单元格地址引用不连续的范围时，必须使用括号将引用括起来。如果您不这样做，Excel会认为第一个区域是INDEX的第一个参数，第二个区域是第二个参数，依此类推。现在您知道了area_num的含义，我将忽略它，因为您将很少使用它。使用INDEX返回引用 用于说明INDEX功能的表这是一张简单的表格，其中随机列出四种产品的价格。为了方便起见，我已经分配了这些名称…1.产品 -产品名称列。2.价格 – 价格列。3.数据-数据的两列。4.标头 -列标题行。我们可以在公式中使用INDEX函数来返回所有四个范围的数据。您可以 在此处下载带有这些INDEX公式的工作簿。例如…公式1：= INDEX（Product，2,1）…返回“外套”。严格来说，公式1返回对包含“外套”的单元格的引用。换句话说，公式1返回与…完全相同的信息。公式2：= $ B $ 4 …也将返回“外套”。如果INDEX仅引用一行或一列，则Excel允许我们跳过第二个参数。所以这个公式公式3：= INDEX（Price，4） …返回150。这个公式公式4：= INDEX（Header，2） …返回“价格”。INDEX函数还允许您引用范围中的整个行或列。为此，您可以省略需要整个区域的行或列的参数，或者使用零作为参数。 用于说明INDEX功能的表。为了说明这个图，我从上面重复了这两个公式…公式5：= COUNTA（INDEX（Data ,, 1））公式6：= COUNTA（INDEX（Data，0,1））…返回4，数据范围内的产品名称数量。以下两个公式使INDEX进一步迈进了一步。在这里，通过为列参数省略或使用零，内部INDEX返回第2行的数组：{“ Coats”，300}。然后外部INDEX返回该数组中的第一项“外套”。也就是说，这些公式使用不同的方法来返回与＃1和＃2完全相同的结果。公式7：= INDEX（INDEX（Data，2，），1）公式8：= INDEX（INDEX（Data，2,0），1）实际上，当您需要引用一行或一列时，建议您始终使用公式6中所示的版本和公式8的内部版本。也就是说，如果要指定整行或一列，请使用零而不是省略该参数。这样做的一个很好的原因是，当您为参数指定零时，您将清楚自己打算做什么。相反，如果省略该参数，尤其是在Formula 7中，则意图并不总是很明显。