數據挖掘和統計分析 Excel數據挖掘和機器學習,聽說excel的教程在抖音很火，很多白領小朋友都在爭相學習，下面就跟小編一起學習一下Excel數據挖掘和機器學習的新技能吧，數據挖掘和統計分析 Excel數據挖掘和機器學習就可以完成這一項工作，你是不是很心動，快跟小編一起來學習一下。

很多人問數據挖掘和統計分析的不同之處是什么?相同之處是什么?這樣的問題，其實數據挖掘和統計分析的基礎都是數學理論。

數據挖掘是直接從龐大的數據中挖掘，而統計分析則是從龐大的數據(總體)中，用隨機抽樣的方法抽取一部分數據(樣本)。通過分析樣本數據來推測總體特性(平均、比例、標準偏差等)的統計方法，被稱為推測統計學。另外，統計學中還有記述統計學，它足一種能夠正確記述并把握獲得的數據特性的方法。甚至可以說，記述統計學+其他=數據挖掘。

數據挖掘的目的是從數據中挖掘有效信息。為了實現這個目，可以使用神經網絡、購物籃分析以及多變量分析的數量化理論、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、對應分析(雙尺度祛)、典型相關分析、聯合分析等方法。多變量分析是將相互關聯的多變量的數據特征或趨勢，用統計學方法進行分析的方法的總稱。多變量分析是數據挖掘的重要方法之一，包括各種統計分析方法(如下圖)：

如果單純考慮數量化理論或者回歸分析等統計分析方法就會發現，雖然分析過程具有很強的數學性，然而操作卻只不過是計算而已。為了實現數據挖掘的目的，把統計學方法單獨或者組合使用，是非常有效的數據分析方法。例如，回歸分析在預測和因子分析時十分有效。另外，極力推薦把聚類分析和判別分析組合之后挖掘數據。

在人類基因組領域中，先通過聚類分析，例如，將總體分成5組，再按照外在基準對5組小集合進行判別分析。經過兩個階段的分析后，再進行判別預測和因子分析。就能分別得出5組小集合的特征。同樣地，對交叉表數據實施對應分析(雙尺度祛)后再進行聚類分析，最后做模型分類。

看了數據挖掘和統計分析的區別和介紹后，也就體會到了數據挖掘的目的所在，不過千萬不要氣餒或喪失自信哦，因為在前面我們就已經提到，進行數據挖掘不需要具備高深的專業知識，也提到了多變量分析是數據挖掘的重要方法。那么，從來沒聽說過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，即使沒有高深的統計學知識也能挖掘數據。Excel網站的目的是在通過介紹用Excel挖掘數據的方法，向Excel網友傳達數據挖掘的樂趣，而不是枯燥無味的數學概念，這也是Excel網站能夠得到眾多網友支持的重要原因所在，我們也會繼續努力，為大家帶來更多更好更簡單和有趣有價值的內容。

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