近几年来,作为一种非常强大的分析数据的方法,数据挖掘的应用范围在不断扩大,但实际上这种**的分析方法只局限于少数的企业和专业人士在使用。普通人在面对昂贵的专业软件和一系列令人费解的统计学术语、复杂公式的时候,很多就放弃了。其实,我们忽视了身边既便宜又方便而且强大的数据挖掘工具——Excel。《用Excel学数据挖掘》运用大量实例介绍了Excel的强大工具,通俗易懂,让你轻松掌握用Exeel进行数据挖掘的方法。 用Excel学数据挖掘_(日)上田和明 孙英英_科学出版社_

第1章 数据挖掘
1.1 什么是数据挖掘
1.2 数据挖掘的目的
1.2.1 把握趋势和模式
1.2.2 预测
1.2.3 求*优解
1.3 数据挖掘和统计分析
1.4 用Excel挖掘数据
1.4.1 用Excel挖掘数据
1.5 把数据挖掘应用到工作中
1.5.1 用数据挖掘得出假设,用实验规划进行检验
1.5.2 学习线性代数
1.5.3 学习一般逆矩阵和异常值分解法
1.6 把数据挖掘应用到企业中
1.6.1 预测
1.6.2 模式与见解、趋势、假设的获得
1.6.3 求*优解
第2章 简单的数据挖掘和问卷调查
2.1 从少量样本中挖掘重要信息
2.2 用平均值挖掘数据~Excel中*简单的数据挖掘方法
2.2.1 平均值
2.2.2 根据平均值预测
2.2.3 学习各种预测数值的方法
小 结
第3章 预估二手车价格~使用回归分析进行预测和因分析~
3.1 回归分析~为什么叫回归分析~
3.1.1 什么是回归分析
3.1.2 回归分析的目的
3.2 回归分析
3.3 回归分析的注意事项
3.3.1 用虚拟变量表示定性数据(转换为0,1数据)
3.3.2 注意秩亏!
3.3.3 Excel回归分析的限制条件
3.4 分两个步骤进行回归分析
3.5 因子分析
3.5.1 什么是因子分析
3.5.2 因子分析
3.5.3 根据Excel回归分析的限制条件将回归自由度设为16
3.6 预测和因子分析
3.6.1 求解回归方程
3.6.2 预 测
3.6.3 求相对误差
3.6.4 因子分析
3.6.5 类别分析
3.7 求*优回归方程
3.7.1 什么是*优回归方程
3.7.2 求*优回归方程的步骤
3.7.3 比较RU值,求*优回归方程
3.8 用*优回归方程预测
3.8.1 预 测
3.8.2 求相对误差
3.9 回归诊断
3.9.1 什么是残差
3.9.2 用回归分析求残差
3.9.3 残差分析
小 结
第4章 求*优化的问题~规划求解~
4.1 加载宏登录
4.2 求*优生产计划
4.2.1 制作工作表
4.2.2 运行规划求解
4.3 *优规划法
4.3.1 *优规划法
4.3.2 用线性规划法(图解法)求*优生产计划
4.4 *小运输成本
4.5 分配问题
4.6 资本预算编制计划
4.7 用生长曲线预测
4.8 求*优订货量
4.9 挑战练习题
小 结
第5章 分析交叉表
5.1 分析简单的交叉表
5.1.1 不同年龄层的人是否喜好不同的口味
5.1.2 用统计学方法分析喜好是否不同
5.1.3 用Excel制作mit运算工作表
5.2 对电视节目的喜好
5.3 调查是否回复(Response)直邮(DM)与性别、职业和年收入有无关联
5.4 选择*优变量
5.5 预测胜利球队~实力是否不同~
5.6 分析调查问卷的数据
5.6.1 用mit法分析交叉表
小 结
第6章 开发畅销产品的概念组合~联合分析~
6.1 联合分析
6.1.1 确定概念
6.1.2 设计调查问卷
6.1.3 正交表
6.1.4 制作调查问卷
6.1.5 收集问卷调查的数据
6.1.6 分析数据
6.1.7 联合分析的步骤
6.2 事例1 开发畅销的面包新产品
6.2.1 实施问卷调查
6.2.2 分析问卷调查的统计结果~回归分析~
6.2.3 预测和分析因素
6.2.4 判定每个集合的满意度
6.3 事例2 寻找魅力午餐
6.3.1 设计调查问卷
6.3.2 制作调查问卷
6.3.3 制作用于分析的数据
6.3.4 分析数据
6.3.5 讨论价格
6.4 事例3 *受欢迎的法式料理店
6.4.1 设计调查问卷
6.4.2 分析问卷调查结果~回归分析~
6.4.3 预测和分析因素
6.4.4 判定各个集合的魅力度
小 结
第7章 软件故障何时了~用规划求解制作生长曲线,预估故障总数~
7.1 生长曲线~生长曲线的种类和图形~
7.1.1 生长曲线的种类
7.1.2 生长曲线模型的图形
7.2 利用规划求解确定生长曲线
7.3 选择*优生长曲线模型
7.3.1 选择生长曲线模型的步骤
7.3.2 "选择标准"的类型
7.3.3 求解标准值的方法
小 结
第8章 求*优投资组合
8.1 收益率的平均值和方差
8.1.1 用Excel计算收益和风险的方法
8.2 两种股票的投资组合
8.2.1 用Excel制作收益和风险的散点图的方法
8.3 相关系数的变化引起收益和风险的变动
8.4 求使风险*小的投资组合
8.5 投资组合中的统计学
8.5.1 平均值、方差和标准偏差
8.5.2 随机变量与概率分布
8.5.3 期望值
8.5.4 协方差和相关系数
8.5.5 协方差和相关系数的具体事例
8.5.6 两个随机变量之和的期望值(均值)以及方差、标准偏差
8.5.7 3个以上的随机变量之和的期望值和方差、标准偏差
8.6 求多支股票的*优投资组合
8.7 下载股价数据和求收益率
8.8 10 支股票的投资组合
小结

数据挖掘,顾名思义就是从庞大的数据中挖掘宝藏(信息、知识、见解、假设、课题等)的一种方法和过程。 请别轻言放弃!掌握数据挖掘的方法,当然需要学习一些统计学知识,但这些**不是很难的理论,只要利用身边的Excel就能立即操作。 《用Excel学数据挖掘》运用大量具体操作实例,对数据挖掘的方法技巧进行了浅显易懂的说明。让读者通过实际操作,分析数据并得出相应的结果。