1、利用 Excel 进行数据预测与分割：机器学习入门

利用 Excel 进行数据预测与分割：机器学习入门

在当今的数据驱动时代，数据预测和分割是分析数据、制定策略的重要手段。借助 Microsoft Excel，即使没有深厚的编程背景，我们也能进行复杂的数据分组、线性预测和时间序列机器学习统计。以下将详细介绍相关内容。

1. 适用人群与学习准备

本书适用于需要运用机器学习原理和算法分析行业或学术领域数据的专业人士。为了更好地理解后续内容，你需要具备基本的统计概念知识，如平均值和标准差，并且能够在 Excel 中使用统计函数标记单元格范围以进行计算。

2. 机器学习涵盖的主题

主要包括三个方面：
- 数据分割 ：将数据分类为不同的组，根据每组数据的特征制定不同的策略。在营销和库存管理中，可根据销售地点和季节采取相应行动。
- 线性回归 ：利用相关变量预测数值的行为，构建不同情况下的预测模型。
- 时间序列预测 ：根据一年中不同季节的变化进行预测，在库存规划中可合理分配产品数量，避免资金积压。

3. 数据分割

将具有相似值的数据进行分类，是根据数据组的特征范围制定策略的有效方法。在处理多变量问题时，这种策略尤为重要。例如，在物流需求规划中，需要找出每年不同季节的收入和交付数量的不同组。
- 概念 ：对数据进行分组，使每组内的数据具有相似的特征。
- 多变量分组 ：可以对包含两个或三个变量的数据进行分组。

4. 线