数据挖掘
数据挖掘和统计分析
很多人问数据挖掘和统计分析的不同之处是什么?相同之处是什么?这样的问题，其实数据挖掘和统计分析的基础都是数学理论。 数据挖掘是直接从庞大的数据中挖掘，而统计分析则是从庞大的数据(总体)中，用随机抽样的方法抽取一部分数据(样本)。通过分析样本数据来推测总体特性(平均、比例、标准偏差等)的统计方法，被称为推测统计学。另外，统计学中还有记述统计学，它足一种能够正确记述并把握获得的数据特性的方法。甚至可以说，记述统计学+其他=数据挖掘。 数据挖掘的目的是从数据中挖掘有效信息。为了实现这个目，可以使用神经网络、购物篮分析以及“多变量分析”的数量化理论、判别分析、回归分析、逻辑回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析(双尺度祛)、典型相关分析、联合分析等方法。多变量分析是将相互关联的多变量的数据特征或趋势，用统计学方法进行分析的方法的总称。多变量分析是数据挖掘的重要方法之一，包括各种统计分析方法(如下图)： 如果单纯考虑数量化理论或者回归分析等统计分析方法就会发现，虽然分析过程具有很强的数学性，然而操作却只不过是“计算”而已。为了实现数据挖掘的目的，把统计学方法单独或者组合使用，是非常有效的数据分析方法。例如，回归分析在“预测”和“因子分析”时十分有效。另外，极力推荐把聚类分析和判别分析组合之后挖掘数据。 在人类基因组领域中，先通过聚类分析，例如，将总体分成5组，再按照外在基准对5组小集合进行判别分析。经过两个阶段的分析后，再进行判别预测和因子分析。就能分别得出5组小集合的特征。同样地，对交叉表数据实施对应分析(双尺度祛)后再进行聚类分析，最后做模型分类。
excel2007数据挖掘的安装方法
在Excel中录入数据的时候经常需要用到数据挖掘的插件，或许有的朋友并不知道数据挖掘该如何安装加载，如果不懂的朋友欢迎一起来学习探究一番吧。接下来是小编为大家带来的excel2007 数据挖掘的安装方法，供大家参考。 excel2007 数据挖掘的安装方法： 数据挖掘安装步骤1：首先我们从下面的两个链接下载软件，第二个链接有三个文件需要下载，如下图所示，如果你是64位系统需要下载红色方框中的三个文件。所以在这里你总共下载了四个文件 数据挖掘安装步骤2：接着我们先要安装sql server，你可以在百度经验搜索如【如何安装SQL Server® 2012】，将这个软件安装好了以后，我们才能进行插件的安装，记得这个顺序很重要 数据挖掘安装步骤3：安装好了这个软件以后，我们接着安装插件，就是我们说的SQL_AS_DMAddin文件，这个软件安装非常简单，但是有一个需要注意的地方，否则你就安装失败了，下面这一步非常重要 数据挖掘安装步骤4：我们看【单击一下列表中的图标更改功能的安装方式】，【Excel数据挖掘客户端】一定要勾选，如图所示是错误的安装方式，要注意，然后点击下一步 数据挖掘安装步骤5：接着打开开始菜单，这里找到所有程序中的【sql server数据挖掘】下的【入门】 数据挖掘安装步骤6：看到安装向导，这里很简单，点击下一步 数据挖掘安装步骤7：这里会提示你有一步需要你进行配置，如图所示，点击这个链接，打开一个新的对话框 数据挖掘安装步骤8：打开了数据挖掘外接程序的配置向导，点击下一步
Excel数据挖掘的目的是什么
前面说了很多数据挖掘的应用范围，那么很多人会问：数据挖掘的目的是什么呢?以下是小编为您带来的关于Excel数据挖掘的目的，希望对您有所帮助。 Excel数据挖掘的目的 (1)把握趋势和模式;通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等，可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。数据挖掘工具(方法)中神经网络、购物篮分析，粗糙(Rough)集、对应分析(双尺度法)、主成分分析、聚类分析等。 (2)预测;利用数万个数据进行预测，最有效的方法是神经网络法，它是具有强大功能的工具，即使数据是非线性关系也无妨。伹缺点是，需要大量数据并且因子分析的功能弱。利用数十个、数百个数据进行预测(和因子分析)的方法有回归分析、判别分析、逻辑回归分析、数量化理论I、数量化理论II等，另外，预测时间序列数据的方祛有灰色理论、最近邻法、霍尔特(Holt)法、指数平滑法、移动平均祛、博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法(ARIMA模型)、数量化理论I等。 (3)求最优解。在多种约束条什下，要实现利益最大化或者成本最小化，应该怎样求解参数(未知参数)呢?使用Excel的规划求解可以轻松地解决这个问题。
Excel数据分析是做什么的
生活中有许多数据，那数据分析是做什么的呢?面对浩繁数据的时候，仅仅依靠人类的大脑和双手无法从这些庞大的数据中获得宝贵的信息。以下是小编为您带来的关于Excel数据分析是做什么的，希望对您有所帮助。 Excel数据分析的作用 起初，数据挖掘紧跟“One to One”或“CRM(Customer RelationshipManagement)”的潮流，主要用于分析顾客行为、开发新客户、预测新产品和库存管理等，尤其被期待能够应用于市场营销领域。因此，逐渐出现了把顾客数据和poS数据存储到数据库(Data Warehouse) (下图)的方法： 通过搭配使用数据库(Data warechouse)和数据挖掘，相关人员从市场营销领域获得了许多有效信息、知识、假设和课题。近年来，这种数据分析方法还被广泛地应用于财务、质量管理、医疗、科学研究等众多领域。 在进行实际的数据挖掘时，首先应该做什么准备?数据挖掘工具(道具)有S-PLUS、SAS、SPSS等各类软件和专业应用软件。在美国，把数据挖掘工具称为Siftware，大约有两百多种。在这些众多软件中，既包含具有综合性功能的软件。还包含具备强大单一功能的软件。例如，IBM的Intelligence Mining，SAS公司的EnterpriseMiner，SPSS公司的Clementine，数理系统股份公司的VMS(Visual Mining Studio).都是具有综合性功能的软件，而SPSS公司的Answer Tree，则是采用决策树预测理论的Siftware。 在简单了解了数据分析是做什么的之后，Excel网简单给初学者说几句重要的话，其实初学者完全没必要掌握复杂的操作，也不需要具备高深的专业知识，更下需花费高额费用。日常使用的Excel就是一款卓越的数据挖掘工具。让我们一起学习Excel吧!根据数据挖掘的目的、数据性质、规模和预算等情况，选择适当的工具完成工作。
数据分析是做什么的
生活中有许多数据，那数据分析是做什么的呢？面对浩繁数据的时候，仅仅依靠人类的大脑和双手无法从这些庞大的数据中获得宝贵的信息。即便可以，如果没有任何科学依据。也不能从中找出有效信息。因此，融合了统计技术和IT技术的“数据挖掘”便应运而生。 起初，数据挖掘紧跟“One to One”或“CRM(Customer RelationshipManagement)”的潮流，主要用于分析顾客行为、开发新客户、预测新产品和库存管理等，尤其被期待能够应用于市场营销领域。因此，逐渐出现了把顾客数据和poS数据存储到数据库(Data Warehouse) (下图)的方法： 通过搭配使用数据库(Data warechouse)和数据挖掘，相关人员从市场营销领域获得了许多有效信息、知识、假设和课题。近年来，这种数据分析方法还被广泛地应用于财务、质量管理、医疗、科学研究等众多领域。 在进行实际的数据挖掘时，首先应该做什么准备?数据挖掘工具(道具)有S-PLUS、SAS、SPSS等各类软件和专业应用软件。在美国，把数据挖掘工具称为Siftware，大约有两百多种。在这些众多软件中，既包含具有综合性功能的软件。还包含具备强大单一功能的软件。例如，IBM的Intelligence Mining，SAS公司的EnterpriseMiner，SPSS公司的Clementine，数理系统股份公司的VMS(Visual Mining Studio)．都是具有综合性功能的软件，而SPSS公司的Answer Tree，则是采用决策树预测理论的Siftware。 在简单了解了数据分析是做什么的之后，Excel网简单给初学者说几句重要的话，其实初学者完全没必要掌握复杂的操作，也不需要具备高深的专业知识，更下需花费高额费用。日常使用的Excel就是一款卓越的数据挖掘工具。让我们一起学习Excel吧！根据数据挖掘的目的、数据性质、规模和预算等情况，选择适当的工具完成工作。
把数据挖掘应用到工作中
学习并熟练使用前面介绍的Excel的五大功能（参见《用Excel学数据挖掘》一文），就可以掌握数据挖掘的基本操作，并逐步把数据挖掘应用到工作中。数据挖掘通常要处理大量的数据，需要有方便操作的工具，但是，一般情况下这些工具的价格都很高。 如今，企业需要考虑投资效果，不会随便投入大量资金。因此，我排荐使用Excel的数据挖掘工具(加载宏软件)。根据不同的功能需求，可以在工作中灵活使用Excel的加载宏软件、同样可以很好地满足数据挖掘的目的需求。 一、用数据挖掘得出假设，用实验规划进行检验 如果数据挖掘得出了假设，那么能否使用数据分析方法之一的联合分析检验假设呢?联合分析是20世纪80年代在美国快速发展的市场营销领域版实验规划法。广告词是“开发畅销产品的概念组合”。用虚拟变量的回归分析解析联合分析的数据。 为了调查哪种简易的网络教育书籍最受欢迎，进行一项问卷调查，回收井分析数据．设定因子和项目，如下图所示： 根据分析结果可知，主要因子和项目是“图形丰富”、“有详细的问题解答”、“大量插图”的书籍最受欢迎。关于联合分析Excel网小编将在后面文章中详细说明。 二、学习线性代数 盲目使用工具很危险，最好预先掌握作为统计学基础的线性代数，尤其是逆矩阵和特征值，这是线性代数的两大课题。 多重回归分析、数量化理论I通过求解逆矩阵可以得出答案，但是根据不同数据类型，有时下需要求逆矩阵。此吋，统计软件可能会输出某些错误信息，所以不一定都是便利的工具。虽然经常出现秩亏，但是只要掌握了线性代数，就能坦然应对。解决秩亏的方法有两种：①使用规划求解②使用一般逆矩阵。笔者知道S-PLUS可以求解逆矩阵，目前急需开发Excel的此项功能。
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。
数据挖掘的目的
前面说了很多数据挖掘的应用范围，那么很多人会问：数据挖掘的目的是什么呢？我们总结数据挖掘主要有以下三个目的： （1）把握趋势和模式；通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等，可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。数据挖掘工具(方法)中神经网络、购物篮分析，粗糙(Rough)集、对应分析(双尺度法)、主成分分析、聚类分析等。 （2）预测；利用数万个数据进行预测，最有效的方法是神经网络法，它是具有强大功能的工具，即使数据是非线性关系也无妨。伹缺点是，需要大量数据并且因子分析的功能弱。利用数十个、数百个数据进行预测(和因子分析)的方法有回归分析、判别分析、逻辑回归分析、数量化理论I、数量化理论II等，另外，预测时间序列数据的方祛有灰色理论、最近邻法、霍尔特(Holt)法、指数平滑法、移动平均祛、博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法(ARIMA模型)、数量化理论I等。 （3）求最优解。在多种约束条什下，要实现利益最大化或者成本最小化，应该怎样求解参数(未知参数)呢?使用Excel的规划求解可以轻松地解决这个问题。 这三点就是数据挖掘的主要目的，希望对您对数据挖掘的认识有所帮助。
如何学习数据挖掘？
有很多初学者曾向沈浩老师提问，各种有关学习数据分析、数据挖掘、统计分析等方面的问题，沈老师认为，每个人都有自己的学习路径，还有自己的知识结构和期望的职业生涯，要得到一个统一的答案是困难的！以下为沈老师的回复，分享给初学者。提问内容：您好！我是电信的一名新入职员工，我期望自己能够在企业内从事跟数据挖掘的工作，期望通过数据挖掘这个工具来挖掘用户深层次的需求和研究用户的使用习惯及消费特点。我在网上查阅过数据挖掘的专家的博客，有人提到如果在企业内从事数据挖掘方面的应用工作，需要掌握相关的数理统计知识，懂得使用相关软件，请问是这样的吗？还需要掌握数据仓库和程序算法方面的知识吗？因为我从本科到研究生都是学习管理方向的，数学方面的基础相对薄弱。另外，如果我要入门，从哪个方面入手比较好？有什么合适的参考书吗？请你不吝赐教。 沈老师的答复：我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学习假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！
Excel数据挖掘和统计分析是怎样的
很多人问数据挖掘和统计分析的不同之处是什么?相同之处是什么?这样的问题，其实数据挖掘和统计分析的基础都是数学理论。以下是小编为您带来的关于数据挖掘和统计分析，希望对您有所帮助。 Excel数据挖掘和统计分析 数据挖掘是直接从庞大的数据中挖掘，而统计分析则是从庞大的数据(总体)中，用随机抽样的方法抽取一部分数据(样本)。通过分析样本数据来推测总体特性(平均、比例、标准偏差等)的统计方法，被称为推测统计学。另外，统计学中还有记述统计学，它足一种能够正确记述并把握获得的数据特性的方法。甚至可以说，记述统计学+其他=数据挖掘。 数据挖掘的目的是从数据中挖掘有效信息。为了实现这个目，可以使用神经网络、购物篮分析以及“多变量分析”的数量化理论、判别分析、回归分析、逻辑回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析(双尺度祛)、典型相关分析、联合分析等方法。多变量分析是将相互关联的多变量的数据特征或趋势，用统计学方法进行分析的方法的总称。多变量分析是数据挖掘的重要方法之一，包括各种统计分析方法(如下图)： 如果单纯考虑数量化理论或者回归分析等统计分析方法就会发现，虽然分析过程具有很强的数学性，然而操作却只不过是“计算”而已。为了实现数据挖掘的目的，把统计学方法单独或者组合使用，是非常有效的数据分析方法。例如，回归分析在“预测”和“因子分析”时十分有效。另外，极力推荐把聚类分析和判别分析组合之后挖掘数据。 在人类基因组领域中，先通过聚类分析，例如，将总体分成5组，再按照外在基准对5组小集合进行判别分析。经过两个阶段的分析后，再进行判别预测和因子分析。就能分别得出5组小集合的特征。同样地，对交叉表数据实施对应分析(双尺度祛)后再进行聚类分析，最后做模型分类。