Excel數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析是怎樣的
Excel數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析是怎樣的
很多人問(wèn)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的不同之處是什么?相同之處是什么?這樣的問(wèn)題，其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)都是數(shù)學(xué)理論。以下是學(xué)習(xí)啦小編為您帶來(lái)的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析，希望對(duì)您有所幫助。
Excel數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析
數(shù)據(jù)挖掘是直接從龐大的數(shù)據(jù)中挖掘，而統(tǒng)計(jì)分析則是從龐大的數(shù)據(jù)(總體)中，用隨機(jī)抽樣的方法抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)(樣本)。通過(guò)分析樣本數(shù)據(jù)來(lái)推測(cè)總體特性(平均、比例、標(biāo)準(zhǔn)偏差等)的統(tǒng)計(jì)方法，被稱為推測(cè)統(tǒng)計(jì)學(xué)。另外，統(tǒng)計(jì)學(xué)中還有記述統(tǒng)計(jì)學(xué)，它足一種能夠正確記述并把握獲得的數(shù)據(jù)特性的方法。甚至可以說(shuō)，記述統(tǒng)計(jì)學(xué)+其他=數(shù)據(jù)挖掘。
數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)中挖掘有效信息。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目，可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、購(gòu)物籃分析以及“多變量分析”的數(shù)量化理論、判別分析、回歸分析、邏輯回歸分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析(雙尺度祛)、典型相關(guān)分析、聯(lián)合分析等方法。多變量分析是將相互關(guān)聯(lián)的多變量的數(shù)據(jù)特征或趨勢(shì)，用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析的方法的總稱。多變量分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要方法之一，包括各種統(tǒng)計(jì)分析方法(如下圖)：
如果單純考慮數(shù)量化理論或者回歸分析等統(tǒng)計(jì)分析方法就會(huì)發(fā)現(xiàn)，雖然分析過(guò)程具有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)性，然而操作卻只不過(guò)是“計(jì)算”而已。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的目的，把統(tǒng)計(jì)學(xué)方法單獨(dú)或者組合使用，是非常有效的數(shù)據(jù)分析方法。例如，回歸分析在“預(yù)測(cè)”和“因子分析”時(shí)十分有效。另外，極力推薦把聚類分析和判別分析組合之后挖掘數(shù)據(jù)。
在人類基因組領(lǐng)域中，先通過(guò)聚類分析，例如，將總體分成5組，再按照外在基準(zhǔn)對(duì)5組小集合進(jìn)行判別分析。經(jīng)過(guò)兩個(gè)階段的分析后，再進(jìn)行判別預(yù)測(cè)和因子分析。就能分別得出5組小集合的特征。同樣地，對(duì)交叉表數(shù)據(jù)實(shí)施對(duì)應(yīng)分析(雙尺度祛)后再進(jìn)行聚類分析，最后做模型分類。
看了數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別和介紹后，也就體會(huì)到了數(shù)據(jù)挖掘的目的所在，不過(guò)千萬(wàn)不要?dú)怵H或喪失自信哦，因?yàn)樵谇懊嫖覀兙鸵呀?jīng)提到，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘不需要具備高深的專業(yè)知識(shí)，也提到了多變量分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要方法。那么，“從來(lái)沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)多變量分析”的人該怎么辦呢?使用Excel就能解決。只要能夠靈活使用Excel，即使沒(méi)有高深的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)也能挖掘數(shù)據(jù)。Excel網(wǎng)站的目的是在通過(guò)介紹用Excel挖掘數(shù)據(jù)的方法，向Excel網(wǎng)友傳達(dá)數(shù)據(jù)挖掘的樂(lè)趣，而不是枯燥無(wú)味的數(shù)學(xué)概念，這也是Excel網(wǎng)站能夠得到眾多網(wǎng)友支持的重要原因所在，我們也會(huì)繼續(xù)努力，為大家?guī)?lái)更多更好更簡(jiǎn)單和有趣有價(jià)值的內(nèi)容。
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