业务数据的分析方法.ppt

最小值、最大值 Excel命令: MAX (number1, number2…) :返回一组数据的最大值, 忽略文本 MIN (number1, number2…) :返回一组数据的最小值, 忽略文本 方差 描述样本数据的离散程度 公式： Excel命令：VAR(supplied) STDEV(supplied) σ2= Σni =1(χi　?χ)2 n ￣ 计算均值, 中位数, 众数, 方差举例 Range namesSupplier1: A4:A14Supplier2: B4:B14 来自Otis4. xls 相关分析 用于反映分析变量间的密切程度 相关系数度量的是两个间隔尺度变量之间线性关联关系的程度。 正的相关系数表示一个变量的较大值和另一个变量的较大值是联系在一起的。而负的相关系数则表示一个变量的较大值和另一个变量的较小值之间具有的关联关系。 相关分析举例 来自Expenses. xls 相关分析举例 – 用于运动的支出与用于文化的支出的关系 来自Expenses. xls 来自Expenses. xls 相关分析举例 – 收入与用于文化的支出的关系 相关分析举例 – 相关系数与协方差 来自Expenses. xls 数据分析的常用软件 MINITAB SPSS EXCEL-XLSTAT 议程 利用EXCEL分析数据 常用统计软件 数据挖掘 常用统计方法: 描述统计 假设检验 方差分析 回归分析 数据挖掘 (Data Mining) 什么是Data Mining? Data Mining的应用 Data Mining 算法包括: 预测 (Prediction) 分类 (Classification) 联系 (Association) 回归 (Regression) 什么是Data Mining? 通过采用自动或半自动的手段，从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的信息的高级处理过程 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法 数据挖掘能够帮助你选择正确瞄准潜在目标，向现有的客户提供额外的产品，识别那些准备离开的好客户 发现最有价值的客户 数据挖掘的作用 使组合销售更有效率 数据挖掘的作用 留住那些最有价值的客户 数据挖掘的作用 用更小的成本发现欺诈现象 数据挖掘的作用 数据挖掘应用领域 电信 ：流失 银行：聚类（细分）, 交叉销售 百货公司/超市：购物篮分析 （关联规则） 保险：细分，交叉销售，流失（原因分析） 信用卡： 欺诈探测，细分 电子商务： 网站日志分析 税务部门：偷漏税行为探测 警察机关：犯罪行为分析 医学： 医疗保健 议程 利用EXCEL分析数据 常用统计软件 数据挖掘 常用统计方法: 描述统计 假设检验 方差分析 回归分析 假设检验 涉及对总体参数数值有关的两个命题(假设)作推断 步骤 提出待检验的假设 选择显著性水平 确定一个作结论的判断准则 收集数据并计算检验统计量 用决策法则检验统计量并得出结论 假设检验包括: t 检验和z 检验 方差分析 (ANOVA) 单因素方差分析?:? 通过简单的方差分析，对两个以上样本平均值进行相等性假设检验（样本取自具有相同平均值的样本总体）。此方法是对双平均值检验（如 t-检验）的扩充。 可重复双因素分析??: 对单因素方差分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。 无重复双因素分析:? 通过双因素方差分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（样本取自具有相同平均值的样本总体）。此方法是对双平均值检验（如 t-检验）的扩充。 回归分析 回归分析是一种用于两个或两个以上变量之间建立关系的统计技术 在回归分析里，要在分析所感兴趣的变量-因变量或相应变量与一个或几个字变量或预测变量之间建立关系 回归分析的目标，是建立一个回归模型或一个预测方程，使因变量能与那一个或几个自变量联系起来。这样回归模型就可以用来凭借这些自变量描述预测和控制因变量。 包括：简单回归模型、多元回归模型 讨论 学员使用EXCEL的熟练程度 学员对数理统计的熟悉程度 议程 利用EXCEL分析数据 常用统计软件 数据挖掘 常用统计方法: 描述统计 假设检验 方差分析 回归分析  利用EXCEL分析数据 常用图和表: 折线图, 饼图, 面积图, 频数表和柱状图, 散点图, 时间序列 数据透视图 常用简单的统计命令: AVERAGE, VAR, STDEV, MODE, MEDIAN, SUM, SUMIF, SUMPRODUCT, COUNT,