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把數據挖掘應用到工作中
2016-06-06
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把數據挖掘應用到工作中

數據挖掘通常要處理大量的數據，需要有方便操作的工具，但是，一般情況下這些工具的價格都很高。

如今，企業需要考慮投資效果，不會隨便投入大量資金。因此，我排薦使用Excel的數據挖掘工具(加載宏軟件)。根據不同的功能需求，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據挖掘的目的需求。

一、用數據挖掘得出假設，用實驗規劃進行檢驗

如果數據挖掘得出了假設，那么能否使用數據分析方法之一的聯合分析檢驗假設呢?聯合分析是20世紀80年代在美國快速發展的市場營銷領域版實驗規劃法。廣告詞是“開發暢銷產品的概念組合”。用虛擬變量的回歸分析解析聯合分析的數據。

為了調查哪種簡易的網絡教育書籍最受歡迎，進行一項問卷調查，回收井分析數據．設定因子和項目，如下圖所示：

把<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數據挖掘</a>應用到工作中

根據分析結果可知，主要因子和項目是“圖形豐富”、“有詳細的問題解答”、“大量插圖”的書籍最受歡迎。關于聯合分析Excel網小編將在后面文章中詳細說明。

二、學習線性代數

盲目使用工具很危險，最好預先掌握作為統計學基礎的線性代數，尤其是逆矩陣和特征值，這是線性代數的兩大課題。

多重回歸分析、數量化理論I通過求解逆矩陣可以得出答案，但是根據不同數據類型，有時下需要求逆矩陣。此吋，統計軟件可能會輸出某些錯誤信息，所以不一定都是便利的工具。雖然經常出現秩虧，但是只要掌握了線性代數，就能坦然應對。解決秩虧的方法有兩種：①使用規劃求解②使用一般逆矩陣。筆者知道S-PLUS可以求解逆矩陣，目前急需開發Excel的此項功能。

三、學習一般逆矩陣和異常值分解法

如上所述，一般逆矩陣的應用范圍十分廣泛，現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，在數據挖掘中備受重視。異常值分解的函數，例如，S語言(樣本版R)支持異常值分解(SvD SmsularValue DocomPosition)。對應分析(雙尺度法)也歸結為異常值分解。因此，異常值分解的應用范圍不斷擴大。與一般逆矩陣相似．急需在Excel的加載宏軟件上實現異常值分解的功能。



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