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全網(wǎng)監(jiān)測(cè)海量數(shù)據(jù)按需發(fā)布監(jiān)測(cè)預(yù)警
實(shí)時(shí)把握輿情動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)追溯信息源頭
把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到工作中 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例,聽(tīng)說(shuō)excel的教程在抖音很火,很多白領(lǐng)小朋友都在爭(zhēng)相學(xué)習(xí),下面就跟小編一起學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例的新技能吧,把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到工作中 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例就可以完成這一項(xiàng)工作,你是不是很心動(dòng),快跟小編一起來(lái)學(xué)習(xí)一下。
學(xué)習(xí)并熟練使用前面介紹的Excel的五大功能(參見(jiàn)《用Excel學(xué)數(shù)據(jù)挖掘》一文),就可以掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本操作,并逐步把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到工作中。數(shù)據(jù)挖掘通常要處理大量的數(shù)據(jù),需要有方便操作的工具,但是,一般情況下這些工具的價(jià)格都很高。
如今,企業(yè)需要考慮投資效果,不會(huì)隨便投入大量資金。因此,我排薦使用Excel的數(shù)據(jù)挖掘工具(加載宏軟件)。根據(jù)不同的功能需求,可以在工作中靈活使用Excel的加載宏軟件、同樣可以很好地滿足數(shù)據(jù)挖掘的目的需求。
一、用數(shù)據(jù)挖掘得出假設(shè),用實(shí)驗(yàn)規(guī)劃進(jìn)行檢驗(yàn)
如果數(shù)據(jù)挖掘得出了假設(shè),那么能否使用數(shù)據(jù)分析方法之一的聯(lián)合分析檢驗(yàn)假設(shè)呢?聯(lián)合分析是20世紀(jì)80年代在美國(guó)快速發(fā)展的市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域版實(shí)驗(yàn)規(guī)劃法。廣告詞是開(kāi)發(fā)暢銷產(chǎn)品的概念組合。用虛擬變量的回歸分析解析聯(lián)合分析的數(shù)據(jù)。
為了調(diào)查哪種簡(jiǎn)易的網(wǎng)絡(luò)教育書籍最受歡迎,進(jìn)行一項(xiàng)問(wèn)卷調(diào)查,回收井分析數(shù)據(jù).設(shè)定因子和項(xiàng)目,如下圖所示:
根據(jù)分析結(jié)果可知,主要因子和項(xiàng)目是圖形豐富、有詳細(xì)的問(wèn)題解答、大量插圖的書籍最受歡迎。關(guān)于聯(lián)合分析Excel網(wǎng)小編將在后面文章中詳細(xì)說(shuō)明。
二、學(xué)習(xí)線性代數(shù)
盲目使用工具很危險(xiǎn),最好預(yù)先掌握作為統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的線性代數(shù),尤其是逆矩陣和特征值,這是線性代數(shù)的兩大課題。
多重回歸分析、數(shù)量化理論I通過(guò)求解逆矩陣可以得出答案,但是根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型,有時(shí)下需要求逆矩陣。此吋,統(tǒng)計(jì)軟件可能會(huì)輸出某些錯(cuò)誤信息,所以不一定都是便利的工具。雖然經(jīng)常出現(xiàn)秩虧,但是只要掌握了線性代數(shù),就能坦然應(yīng)對(duì)。解決秩虧的方法有兩種:①使用規(guī)劃求解②使用一般逆矩陣。筆者知道S-PLUS可以求解逆矩陣,目前急需開(kāi)發(fā)Excel的此項(xiàng)功能。
三、學(xué)習(xí)一般逆矩陣和異常值分解法
如上所述,一般逆矩陣的應(yīng)用范圍十分廣泛,現(xiàn)在非常希望普及異常值分解的方法。分解矩陣異常值的軟件,在數(shù)據(jù)挖掘中備受重視。異常值分解的函數(shù),例如,S語(yǔ)言(樣本版R)支持異常值分解(SvD SmsularValue DocomPosition)。對(duì)應(yīng)分析(雙尺度法)也歸結(jié)為異常值分解。因此,異常值分解的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。與一般逆矩陣相似.急需在Excel的加載宏軟件上實(shí)現(xiàn)異常值分解的功能。
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