用Excel做数据挖掘

Excel 的图表功能+插件=上手快、见效快的入门利器。《用 Excel 学数据挖掘》就是这样一本书，适合还不熟 Python、R 但又想快速搞懂数据套路的你。数据准备、清洗、建模一步步来，用的都是 Excel 里常见的功能，比如数据透视表、规划求解、数据工具包这些。嗯，图表拖一拖、函数套一套，搞个预测问题也不在话下。最妙的是，这本书讲得接地气，不绕弯子，操作手把手，讲完还有练习题。就算你平时只是表格小白，用个 VLOOKUP 都磕磕碰碰，读完也能整出点儿数据模型。如果你现在做运营、市场、销售，平时工作离不开 Excel，那这本书你得看看。比起一上来学 Python，不如先把手里的工具玩明白—

用 Excel 搞数据挖掘，听着是不是有点出乎意料？但还真挺实用的。这本《用 Excel 学数据挖掘》就是这么一本接地气的书，不讲深奥理论，不堆高深术语，全是手把手带你做项目的例子，连函数用法都讲得清清楚楚。适合你边学边做，效率还挺高。 不需要你掌握什么机器学习算法，连VLOOKUP、PivotTable这些 Excel 里常用的功能，都能派上用场。比如拿销售数据跑个频率分布、用数据透视图客户行为，操作简单，结果直观。 通篇用的是你电脑里就有的工具，Excel 里那些你平时没注意的按钮，其实都能变成数据的利器。嗯，像数据工具库、回归啥的，点几下就搞定。 如果你之前被统计学劝退过，放心，这书讲得

销售数据的清单格式，整理得挺清楚的，字段也比较标准，像商品 ID、销售时间、地区这些常用维度都有，直接拿来跑数据模型都省事不少。 字段结构挺适合做分类预测、聚类那类应用，比如你想根据地区和时间预测热销品类，跑个RandomForest啥的，还挺方便。尤其适合刚上手pandas或者Spark的同学练手。 数据量级也比较友好，不会卡机器。跑个Spark测试集或Hadoop练习都能 hold 住。你也可以顺手用Tableau或者Power BI做个可视化，看看各地销售分布，也蛮有意思。 哦对了，它和一些数据挖掘教程是配套的，像数据挖掘培训材料、Spark 销售测试数据那几篇，风格都接近，连字段名都差

《用Excel学数据挖掘.pdf》文档是数据挖掘入门的首选，尤其适合通过Excel进行数据整理和分析的用户。这本书详细讲解了如何运用Excel在办公室场景中挖掘数据价值，是提升办公技能的必备资源。

Excel是目前应用广泛且易于上手的电子表格软件，其强大的数据统计分析和图表制作功能使其成为数据挖掘的首选工具。Microsoft Office Excel 2013作为里程碑式产品，特别针对大数据和互联网时代的需求进行了优化，引入了Power Query、Power View、Power Map和PowerPivot等新功能，极大地增强了其在数据挖掘领域的应用价值。

《Excel 在大数据挖掘中的应用》这本书挺适合想在大数据中应用 Excel 的朋友。它通过具体案例你了解如何在 Excel 里进行大数据挖掘，算是一个入门好资源。虽然 Excel 对大数据的支持比较有限，但如果你想快速入门或者一些不太复杂的数据，Excel 绝对是个不错的工具。书里的方法实用，不会让你觉得晦涩难懂，适合没有太多编程背景的同学。整体感觉挺实用的，结合实际案例来做，完全可以根据自己的需求进行修改。哦，对了，如果你是数据的新手，强烈建议你先看一看，你更好地理解数据挖掘的基础。

这个项目提供了一个用Java实现的K-Means算法，用于数据挖掘任务。in.txt文件包含测试数据，可用于验证算法的实施。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。