预测
把数据挖掘应用到企业中
通过以下三个重要课题，介绍数据挖掘在企业中的应用，教您怎样把数据挖掘应用到企业中，这三个课题分别是①预测；②获得知识、见解、趋势、假设；③求最优解，下面我们来分别谈一下： 一、预测 建立预测系统是企业的一大课题．例如，SCM成功的关键就在于最合理的库存，因此最合理的预测是必不可少的。许多企业都建立了预测系统，而且是企业机密。 Excel网小编和企业负责人建立预测系统时会采用下述方法。首先，用Excel(必要时使用S-PLUS)分析，确立运算程序；接着，用具他数据检验预测的精确度，如果能够证明运算程序具有足以实际应用的精确度，就着手建立系统。 某娱乐公司为厂预测每日的营业额，基于数量化理论I模型和回归分析模型的混合模型建立预测系统，并应用NJK公司开发的数据库Data Nature3进行操作。各分店店长负责确认营业预测值，若低十目标值就考虑实行促销政策。以达成目标值，把预测值与实际行动紧密结合在一起。 讲一个具体的把数据挖掘应用到工作中的例子，小编曾参与某食品公司预测系统建设项目的竞标。竞争对于提出了著名的Forecast Pro(美国Business Forecast Systems公司研发)。对此，笔者提出了利用灰色理论的灰色模型和最近邻法建立预测程序的方法。据说两种方法的投资额分别足数百万日元和数万日元，但是预测精确度并没确明显差异。 二、模式与见解、趋势、假设的获得 小编也经常使用交叉表统计问卷调查结果，然后利用对应分析(双尺度法)获得假设、见解。 例如，将某化妆品销售公司的营业数据录入二菱电机的数据库DIAPRISM，用数据透视表制作交叉表，然后利用对应分析(双尺度法)进行解析。结果显示，在不同年代人们对化妆品的购买倾向有很大差別，而且对于季节的理解也不同。只要精心制作交叉表，利川对应分析(双尺度法)可以得到与文本挖掘和网络挖掘相同的结果。数据挖掘形象图如下：
Excel最具代表性的平均值是什么
前面我们介绍了从少量样本中挖掘重要信息的内容，今天介绍的是大家日常使用的数据统计中最有代表性的是“平均值”。以下是小编为您带来的关于Excel最具代表性的平均值，希望对您有所帮助。 Excel最具代表性的平均值 大概每个人从孩提时代起，关于身高、体重、体能测试、考试成绩等，都会把平均值作为参照标准进行比较吧!长大成人以后，关于工资、奖金等，也都会把自己所处的位置与总体平均值进行比较分析吧!公司预测营业额和生产量的需求，同样需要从历史数据的平均值中计算出来。例如，“出牛率1.28人”就是根据平均值导出的数据。一句话，平均值无处不在。 首先，举一个具体例子。假设屋里有10个人，而且知道所有人的平均身高，请你蒙上眼睛预测每个人的身高。怎样预测才能得到误差最小的数值呢?你肯定把平均值作为标准进行同答吧!因为这样可以避免出现大幅差异，降低危险性。平均值凝聚了整个团体的特征，利用平均值可以预测总体数值。平均值是日常生活中最常用的统计数值。“计算总体平均值，与此作比较，进行检验”，然后“作为预测材料灵活使用”，也是一种数据挖掘的方法。
Excel2016的预测工作表forecast该怎么使用?
Excel 2016 有一项功能叫“预测工作表”，可以从历史数据分析出事物发展的未来趋势，并以图表的形式展现出来，对于直观地观察事物发展方向或发展趋势，有一定帮助。 Excel2016的预测工作表forecast的使用 注：本经验以某作者每月完成的经验数作为原始数据;当然可以换成销售数字，让预测更有意义。 1、比如，某作者在百度经验里发表经验的数据如图。数据从 2014 年 1 月 1 日开始，至 2016 年 4 月 1 日结束。 2、确保活动单元格处于数据表内，然后依次点击“数据”选项卡——“预测”组——“预测工作表”按钮。 3、弹出“创建预测工作表”向导窗口。窗口为我们呈现了历史数据和未来预测数据的图表，其中蓝色折线是历史数据，橙色折线是未来预测数据。可以看到，表示未来预测数据的橙色折线基本上是平直的(Linear 或线性的)，没有得到正确的预测。 4、出现这种情况，原因是没有设置正确的“季节性”参数。我们单击向导窗口左下角的“选项”按钮，查看预测的更多参数。 5、将“预测结束”日期选定到“2017/4/1”，将“季节设置”由“自动检测”改为“手动设置”并将其值设置为“12”。这样改的原因是，我们的原始数据为用户每月发布的经验篇数，数据范围从 2014 年 1 月份开始，至 2016 年 4 月份结束，每个周期为 12 个月;而且需要从最后一期数据(2016 年 4 月份)开始，向后预测 1 年以内的数据。 6、点击向导窗口中的“确定”按钮，Excel 将插入新的工作表，表中包含了原始数据，以及“趋势预测”、“置信下限”、“置信上限”三列预测数据;当然，还包括一个预测图表。由图表可以说直观地看出，根据 2014 年、2015 年两个年度的数据，该经验作者每年的 5 月份、10 月份为经验创作的高峰期，因为这两个月都有假期，基本上确定该作者是个宅男。 7、为了进一步了解 Excel 数据预测工作表的运行机制，下面让我们来仔细看看其他选项。除了上面提到的“预测结束”和“季节设置”之外，Excel 的预测工作表还有以下几个主要参数：
excel预测与决策分析实验报告-EXCEL报告及运用技巧-
如何生成许多类别的Excel模型，分析，预测和报告，第2部分，共3部分正如我在前几部分中解释的那样，Excel用户经常需要将多个数据实例应用于一个模型或预测，列出结果，然后对其进行分析或汇总。我称这个过程为“产卵”。在这篇文章中，我将为您生成生成过程所需的每个工作表的简单布局。我的下一篇文章将显示宏使整个过程正常进行。单击该按钮可下载本系列中讨论的工作表和宏的免费副本。此示例预测了四个销售区域中每个区域的未来三个月的性能。我不建议您使用我将向您展示的思维简单的预测技术。我必须使用某种计算方法来说明生成技术，这是我想到的第一个简单方法。数据表下图显示了数据工作表包含的Excel数据库。我们将使用月度数据来生成思路简单的预测。 区域列包含每个区域的名称。“办公室”和“雇员”（雇员）列表示模型在分析每个区域时可能需要的属性或值。当然，您可以在数据库中包括任意数量的这样的列。此图使用五个范围名称：日期数据区域办公室Emps=数据！$ D $ 2：$ J $ 2=数据！$ D $ 3：$ J $ 8=数据！$ A $ 3：$ A $ 8=数据！$ B $ 3：$ B $ 8=数据！$ C $ 3：$ C $ 8请注意，所有范围名称均以灰色边框单元格开头和结尾。因此，您始终可以通过在带有灰色边框的行或列之间插入行或列来添加更多数据。控制表这是控制表的全部内容。Spawn按钮将运行宏。我将在下一篇文章中讨论。RowNum设置指定要分析的Model工作表的当前数据行（来自Data工作表）。由于行1始终是第一灰色行，因此行号2表示实际数据的第一行，并且由于数据表中有四行数据，因此行号5表示实际数据的最后一行。 NumRows单元格返回数据的行数，包括灰色边框行。该单元格中的公式为：B8：= ROWS（数据）此图中的“捕获”单元格包含值TRUE。如果要有选择地生成，请输入要生成结果时返回TRUE的公式，否则返回FALSE。例如，如果只想在所有结果均为正数时捕获结果，则单元格B9中的公式可能是这样的：B9：= MAX（结果）> 0（结果范围名称在“模型”工作表中定义。）同样，“打印”单元可以帮助您有选择地进行打印。如果只想在特定条件下打印模型，请在单元格B10中编写一个公式，当条件存在时返回TRUE，否则返回FALSE。如果根本不想打印，只需输入FALSE，如图所示。不要忽视这种能力；它非常强大。过去，捕获和打印单元使我的产卵过程能够发现数据中的复杂错误，查找具有异常高或低增长率的产品，仅针对具有异常特征的部门打印报告等等。也就是说，由于您拥有一整个工作簿，可用于分析来自任何数量的Excel数据库的数据，因此Capture和Print单元使您可以将类固醇异常报告。模型表模型工作表是您专业培训和经验发挥作用的地方。该模型可以是复杂的预测，详细的分析，复杂的异常报告等。但是，在这里，我使用的是简单的预测： 第1-3行包含显示的值。这是第4行中使用的关键公式：A4：= INDEX（区域，行数值）B4：= INDEX（数据，行数值，B $ 2）根据需要将单元格B4复制到右侧。当然，请注意，如果将“控制”表中的RowNum值更改为3，则该模型将从数据库中返回West区域的数据。这是产卵过程的关键。我们的模型使用RowNum值指定的数据集。在第6-8行中，单元格A9也包含此简单模型中的值。这是第9行的主要公式：B9：= INDEX（Regions，RowNum）C9：= INDEX（Offices，RowNum）D9：= TREND（$ B $ 4：$ F $ 4，$ B $ 2：$ F $ 2，D $ 7）如您所见，这种头脑简单的预测只是将最新趋势延伸到未来。我敢肯定，您自己的预测或分析将更加复杂。但是对于此示例，请根据需要在右侧复制单元格D9。另请注意，预测中未使用单元格B9和C9的值。但是它们包含我们决定要包含在“结果”表中的数据。最后，在此表中，我将名称“结果”定义如下：结果=模型！$ B $ 9：$ F $ 9宏会将这些结果复制到我们的结果表中。结果表这是结果表的全部内容，在运行宏之前，我将在下一篇文章中为您提供该宏。这里没有公式，只有值。 宏运行后，这是同一张纸。如您所见，表格现在包含每个日期值下方的每月预测。它还包含我们决定在“结果”表中包括的其他数据。这篇文章的本次篇章将解释我用来在此最终图中填充表格的宏。
怎样把数据挖掘应用到企业中
通过以下三个重要课题，介绍数据挖掘在企业中的应用，教您怎样把数据挖掘应用到企业中。以下是小编为您带来的关于把数据挖掘应用到企业中，希望对您有所帮助。 把数据挖掘应用到企业中 一、预测 建立预测系统是企业的一大课题.例如，SCM成功的关键就在于最合理的库存，因此最合理的预测是必不可少的。许多企业都建立了预测系统，而且是企业机密。 Excel网小编和企业负责人建立预测系统时会采用下述方法。首先，用Excel(必要时使用S-PLUS)分析，确立运算程序;接着，用具他数据检验预测的精确度，如果能够证明运算程序具有足以实际应用的精确度，就着手建立系统。 某娱乐公司为厂预测每日的营业额，基于数量化理论I模型和回归分析模型的混合模型建立预测系统，并应用NJK公司开发的数据库Data Nature3进行操作。各分店店长负责确认营业预测值，若低十目标值就考虑实行促销政策。以达成目标值，把预测值与实际行动紧密结合在一起。 讲一个具体的把数据挖掘应用到工作中的例子，小编曾参与某食品公司预测系统建设项目的竞标。竞争对于提出了著名的Forecast Pro(美国Business Forecast Systems公司研发)。对此，笔者提出了利用灰色理论的灰色模型和最近邻法建立预测程序的方法。据说两种方法的投资额分别足数百万日元和数万日元，但是预测精确度并没确明显差异。 二、模式与见解、趋势、假设的获得 小编也经常使用交叉表统计问卷调查结果，然后利用对应分析(双尺度法)获得假设、见解。 例如，将某化妆品销售公司的营业数据录入二菱电机的数据库DIAPRISM，用数据透视表制作交叉表，然后利用对应分析(双尺度法)进行解析。结果显示，在不同年代人们对化妆品的购买倾向有很大差別，而且对于季节的理解也不同。只要精心制作交叉表，利川对应分析(双尺度法)可以得到与文本挖掘和网络挖掘相同的结果。数据挖掘形象图如下：
如何利用Excel的 STEYX函数 线性回归法预测标准误差
STEYX函数用于计算通过线性回归法计算每个x的y预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个x变量计算出的y预测值的误差量。STEYX函数的语法如下：STEYX(known_y's,known_x's) 其中，known_y's参数为因变量数据点数组或区，known_x's参数为自变量数据点数组或区域。下面通过实例详细讲解该函数的使用方法与技巧。打开“STEYX函数.xlsx”工作簿，切换至“Sheet1”工作表，本例中的原始数据如图18-68所示。该工作表中记录了一组x、y值，要求用线性回归法计算每个x的y预测值时所产生的标准误差。具体的操作步骤如下。选中A10单元格，在编辑栏中输入公式“=STEYX(A2:A8,B2:B8)”，用线性回归法计算每个x的y预测值时所产生的标准误差，输入完成后按“Enter”键返回计算结果，如图18-69所示。图18-68 原始数据图18-69 计算标准误差参数可以是数字或者包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换成数字的文本，将会导致错误。如果known_y's和known_x's的数据点个数不同，函数STEYX返回错误值“#N/A”。如果known_y's和known_x's为空或其数据点个数小于3，函数STEYX返回错误值“#DIV/0!”。预测值y的标准误差计算公式如下：其中x和y是样本平均值AVERAGE(known_x's)和AVERAGE(known_y's)，且n是样本大小。
如何利用Excel的 GROWTH函数 计算数据预测指数增长值
GROWTH函数用于根据现有的数据预测指数增长值。根据现有的x值和y值，GROWTH函数返回一组新的x值对应的y值。可以使用GROWTH工作表函数来拟合满足现有x值和y值的指数曲线。GROWTH函数的语法如下：GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const) 其中，known_y's参数为满足指数回归拟合曲线y=b*m^x的一组已知的y值。known_x's参数为满足指数回归拟合曲线y=b*m^x的一组已知的x值，为可选参数。new_x's参数为需要通过GROWTH函数返回的对应y值的一组新x值。const参数为一逻辑值，用于指定是否将常数b强制设为1。下面通过实例详细讲解该函数的使用方法与技巧。打开“GROWTH函数.xlsx”工作簿，切换至“Sheet1”工作表，本例中的原始数据如图18-23所示。该工作表中记录了一组数据，要求根据现有数据预测指数增长值。具体的操作步骤如下。图18-23 原始数据STEP01：选中C2:C7单元格区域，按“F2”键，输入公式“=GROWTH(B2:B7,A2:A7)”，然后按“Ctrl+Shift+Enter”组合键返回数组公式，并得出计算结果，如图18-24所示。STEP02：选中B9:B10单元格区域，按“F2”键，输入公式“=GROWTH(B2:B7,A2:A7,A9:A10)”，然后按“Ctrl+Shift+Enter”组合键返回数组公式，并得出计算结果，如图18-25所示。注意：1）如果数组known_y's在单独一列中，则known_x's的每一列被视为一个独立的变量。2）如果数组known_y's在单独一行中，则known_x's的每一行被视为一个独立的变量。3）如果known_y*s参数中的任何数为零或为负数，GROWTH函数将返回错误值“#NUM!”。
如何利用Excel的 FORECAST函数 计算或预测未来值
FORECAST函数用于根据已有的数值计算或预测未来值。此预测值为基于给定的x值推导出的y值。已知的数值为已有的x值和y值，再利用线性回归对新值进行预测。可以使用该函数对未来销售额、库存需求或消费趋势进行预测。FORECAST函数的语法如下：FORECAST(x,known_y's,known_x's) 其中，x参数为需要进行预测的数据点，known_y's参数为因变量数组或数据区域，known_x's参数为自变量数组或数据区域。下面通过实例详细讲解该函数的使用方法与技巧。打开“FORECAST函数.xlsx”工作簿，切换至“Sheet1”工作表，本例中的原始数据如图18-74所示。该工作表中记录了一组给定的X和Y值，要求基于给定的X值25预测一个Y值。具体的操作步骤如下。选中A8单元格，在编辑栏中输入公式“=FORECAST(25,A2:A6,B2:B6)”，基于给定的X值25预测一个Y值，输入完成后按“Enter”键返回计算结果，如图18-75所示。图18-74 原始数据图18-75 计算预测值如果x为非数值型，函数FORECAST返回错误值“#VALUE!”。如果known_y's和known_x's为空或含有不同个数的数据点，函数FORECAST返回错误值“#N/A”。如果known_x's的方差为零，函数FORECAST返回错误值“#DIV/0!”。函数FORECAST的计算公式为a+bx，式中：且：且其中x和y是样本平均值AVERAGE(known_x's)和AVERAGE(known_y's)，n是样本的大小。
excel 工作表预测功能简介
在 Excel 之前的版本中，只有线性预测可以使用。在 Excel 2016 中，可以基于多种方式对数据进行预测，并且可以创建预测表前，使用可视化的方式预览预测值。
excel预测函数 FORECAST函数的使用方法
首先我们需要了解一下FORECAST函数，FORECAST函数主要作用就是依据已有的数据，依据线性回归代数，去预测未知的数据。如下图，第2行至第7行为已知数值，每一个输入列（A）对应一个输出值（B）。我们要根据2-7行的已知数值来预测第8行的数值，FORECAST函数的作用就是第八列输入任意数值X，可以根据以往数据测算出对应输出值Y：那么首先我们点击工具栏【公式】，选择【插入函数】，查找【FORECAST】函数：它一共有三个参数，第一个参数【预测点X值】为需要预测的X值，第二个参数【已知Y值集合】为已知的输出值Y数据，第三个参数为【已知X值集合】为已知的输入值X数据。那我们输入相应的数值，然后点击【确定】：或者可以直接在单元格内输入公式，如下图，即可测算出对应的Y数值：那么，在Excel表格技巧中，预测函数FORECAST 的使用方法是不是很简单呢，你掌握了吗？