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把數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到工作中
2016-06-06
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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年代在美國快速發(fā)展的市場營銷領(lǐng)域版實(shí)驗(yàn)規(guī)劃法。廣告詞是“開發(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)查哪種簡易的網(wǎng)絡(luò)教育書籍最受歡迎，進(jìn)行一項(xiàng)問卷調(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：

把<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘</a>應(yīng)用到工作中

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。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語言(樣本版R)支持異常值分解(SvD SmsularValue DocomPosition)。對應(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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