用Excel学数据挖掘（数据挖掘技巧）

用Excel学数据挖掘内容简介

1、本书以作者深厚的专业背景为依托，包括在商业智能、数据挖掘、市场研究和统计分析等多个领域的丰富经验，以及对Excel高级系统应用的深入实践。它通过一系列实际的行业案例，详细展示了Excel在数据处理过程中的卓越性能，特别是其在数据组织、管理和分析方面的强大功能。

2、本书深入探讨了实验设计与数据挖掘技术的六个核心内容。首先，章节一介绍了全面实验法、多次单因素实验法和正交试验设计法，详细阐述了均匀设计的特点，包括其实验方案的构建方法和灵活的拟水平技巧，以及均匀设计与正交设计的联系。

3、揭示出其中的模式，而多维数据可视化则使得复杂数据变得直观易懂。为了更好地实践所学，书中还随书附赠了大量数据集和实用工具。光盘中包含的Weka和ExcelMiner是两个广泛使用的数据挖掘软件，它们能够帮助读者在实际操作中掌握和巩固所学知识。通过这些资源，你将能够在实践中深化对数据挖掘的理解。

4、下面是学习数据挖掘需要侧重的知识点。统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的， Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

5、Excel具有非常强大的功能，能够满足大多数情况下的数据分析和图表可视化，其丰富的插件体系也让Excel在数据处理、数据挖掘、可视化、机器学习等方面如虎添翼。

用Excel学数据挖掘基础信息

如果您正在寻找一种简单易学的方式来探索数据挖掘的基本概念，那么《用Excel学数据挖掘》可能是一本适合您的书籍。这本书的官方书号是978-7030-345721，它由日本作者（日）上田太一郎监修，上田和明、刈田正雄等专家共同编撰。

数据挖掘工具有S-PLUs、SAS、SPSS等多种软件和专业应用程序。使用这些软件吋，需要具备一定的专业技术，还要负担一些费用。与此相反，Excel的“数据分析”对于数据挖掘的初学者而言，是一款操作简单而且实用的数据挖掘和统计分析分析工具。

在Excel中学习数据挖掘，我们可以从理解数据挖掘的基本概念开始。第1章阐述了数据挖掘的定义，它旨在通过分析大量数据发现趋势、预测未来情况并寻找最佳解决方案。数据挖掘与统计分析密切相关，可以利用Excel进行初步的数据挖掘，如使用平均值作为简单预测方法。

《用Excel学数据挖掘》这本书，以其丰富的实例和深入浅出的讲解，打破了专业软件的高门槛。它揭示了Excel在数据挖掘中的强大功能，旨在帮助读者轻松上手，无需专业知识，就能掌握如何利用Excel进行数据挖掘。

数据准备的方式有：浏览数据、清除数据以及为数据分区数据挖掘：开始进行数据挖掘的真正步骤，可以建立挖掘模型和预测分析等。数据模型化的方法有分类、估计、聚类、关联、预测和高级等。

除此之外，他还与共立出版合作，推出了データマイニング事例集和データマイニング実践集两本书，这些书籍集结了大量的实际案例和实践经验，为读者提供了深入学习和应用数据挖掘的实用指南。

数据分析常用五大软件介绍

1、SPSS是数据分析师的得力助手，以其直观的图形界面和强大的统计分析功能在众多领域中占据主导地位，如经济学、数学、生物学、心理学等。它的主要用途在于数据挖掘、预测分析和决策支持，涵盖了相关分析、回归分析、卡方检验等多元统计方法。

2、数据分析软件有：Excel、Python、SQL、Tableau、SPSS等。Excel Excel是微软办公套件的一部分，广泛应用于各种行业和领域。它具有强大的数据处理能力，包括数据筛选、排序、分组等功能。通过Excel，用户可以轻松地进行数据清洗、数据可视化以及基本的数据分析工作。

3、数据分析软件有很多种，常见的包括：Excel Excel是一款广泛使用的电子表格软件，可以用于数据分析。它提供了数据透视表、图表、公式和函数等工具，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。Python及其数据分析库 Python是一种流行的编程语言，拥有众多数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等。

4、Excel Excel是微软公司开发的办公软件之一，广泛应用于数据分析领域。它提供了丰富的数据处理和分析工具，如数据透视表、图表分析、函数公式等，可以方便地对数据进行整理、清洗、分析和可视化。Python及其数据分析库 Python是一种广泛使用的高级编程语言，它在数据分析领域具有强大的能力。

5、SAS：SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有较新分析方法。

6、常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+。Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

数据分析师要掌握哪些技能

1、数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

2、懂业务 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

3、统计学基础知识。数据分析师的核心工作是对数据进行处理和分析，因此需要掌握统计学的基本原理和方法。这包括概率论、回归分析、方差分析、假设检验等，这些都是数据分析师进行数据推断和预测的基础工具。 数据处理技能。