如何用excel做回归分析_excel回归分析结果解读_如何用python进行回归分析 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何用逻辑回归做数据分析？

逻辑回归应用于数据分析的场景主要有三种：驱动力分析：某个事件发生与否受多个因素所影响，分析不同因素对事件发生驱动力的强弱（驱动力指相关性，不是因果性）；预测：预测事件发生的概率；分类：适合做多种分类算法...、因果分析等的基础组件； 01 逻辑回归的原理下图是之前讲到的线性回归模型的数据分布，线性回归是用一条线来拟合自变量和因变量之间的关系，我们可以看到其输出结果y是连续的。...答案是，我们只需要将线性回归模型的结果带入到sigmoid函数（sigmoid函数就是Logistic函数，故本算法名为逻辑回归），即可将线性回归模型转化为二分类问题，这就是逻辑回归。...02 逻辑回归的目标函数在明确了逻辑回归的原理后，我们来看它的目标函数可以用什么来表示？在之前的线性回归模型中，我们用误差平方和来做其目标函数，意思就是每个数据点预测值与实际值误差的平方和。...---- 以上逻辑回归就讲完了，逻辑回归是数据分析面试的高频考点，一定要熟练掌握喔～

9910 0

一文学会如何用Excel做回归分析

如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。...分别从散点图的各个数据标记点，做一条平行于y轴的平行线，相交于图中直线(如下图) ? 平行线的长度在统计学中叫做“误差”或者‘残差”。误差(残差)是指分析结果的运算值和实际值之间的差。...四 Excel回归分析需要注意的事项经过上节，我们了解了回归分析前，我们要先通过思维分析出来需要注意的事项，那么今天接着上一节的课来了解下Excel回归分析需要注意的事项。...图2 系统弹出错误信息，不能进行回归分析（图3）。这是因为Excel回归自由度的最大上限是16（P62小知识）。这里的回归自由度是22，因此不能进行回归分析。 ?...表3 五分两次进行回归分析我们在前面提到过，当回归自由度在17以上时，Excel无法进行回归分析，那么就需要分两次进行回归分析。

1.8K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何用Excel进行预测分析？

请使用Excel进行分析。...很简单，用excel 1分钟就能搞定。 1.用现有的数据做散点图 2.对散点图添加趋势线趋势线有以下几种类型，应该添加哪一类型的趋势线呢？...如案例演示中，R的平方值达到了0.9997，因此可以说这条趋势线可靠性非常大。要获得最精确的预测，为数据选择最合适的趋势线非常重要。那么，什么情况下选用什么样的趋势线呢？...也就是把x=1,x=2…x=30,分别代入函数公式，这里可以借助Excel的power幂函数，求出结果。...5.总结 Excel里进行预测分析的2种办法： 1）时间序列数据如何预测？用预测工作表 2）其他数据如何预测？先画散点图，然后添加趋势线和公式

2.1K0 0

【Excel系列】Excel数据分析：相关与回归分析

图 15-1 EXCEL数据输入（2）从“数据”选项卡选择“数据分析”，从“数据分析”列表框中选择“相关系数”，单击“确定”弹出相关系数对话框。 ?...图 15-3 结果输出 Excel分析工具中的“相关系数”仅计算出相关系数的值，并未进行相关性检验。相关系数检验可由相关系数临界值来判断。...17.2 回归工具的使用 “回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。...例：某企业成本与销售额如下表（单元：万元），试进行多元线性回归。表 17-1 数据资料 ? （1）打开一张EXCEL表格，输入数据如下。 ?...图 17-1 在EXCEL输入数据（2）数据｜分析｜数据分析｜回归，弹出回归对话框并设置如下： ? 图 17-2 回归对话框设置（3）单击“确定”得如下输出结果。

6.6K8 1

如何用Python做情感分析？

详细的流程步骤请参考《如何用Python做词云》一文。到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。...好了，下面我们就可以愉快地利用Python来编写程序，做文本情感分析了。英文我们先来看英文文本的情感分析。这里我们需要用到的是 TextBlob包。 ?...其实，从上图可以看出，这个包可以做许许多多跟文本处理相关的事情。本文我们只专注于情感分析这一项。其他功能以后有时间我们再介绍。...中文试验了英文文本情感分析，我们该回归母语了。毕竟，互联网上我们平时接触最多的文本，还是中文的。中文文本分析，我们使用的是 SnowNLP包。这个包跟TextBlob一样，也是多才多艺的。 ?...讨论除了本文提到的文本分析应用领域，你还知道哪些其他的工作可以用情感分析来自动化辅助完成？除TextBlob和SnowNLP外，你还知道哪些开放免费软件包可以帮助我们完成情感分析工作？

2.1K2 1

【学习】用Excel进行回归分析

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...一、案例场景为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据： ?...在图中我们可以看到，拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ，R² = 0.982 附：R2相关系数取值及其意义 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型

1.3K5 0

用Excel进行数据分析：回归分析

在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析...在图中我们可以看到，拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ，R² = 0.982 附：R2相关系数取值及其意义 ?...我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型 4、选中数据—>数据—>数据分析—>回归注：本操作需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考该专题文章的第一篇...《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？》。

1.5K5 0

Excel 做统计学分析

数据分析插件 1、进入 Excel 点击选项 2、在加载项中点击转到 3、打开分析工具库扩展 4、选择数据标签页，点击数据分析 5、选择适合数据的分析方法，这里以方差分析为例 6、配置分析需要的选项...在输入区域输入对应的数据，利用鼠标指针框选带有样本分组标志的数据集，比如下图这样选中标志位于第一行，用于标记分组名称 α(A)是显著性水平，0.05代表95%的可信度选中输出区域，将输出结果打印在Excel...中，或者可以选新建工具表组 7、最后，生成对应的分析结果表里的统计值组：分组名称观测数：每组样本数量求和：总值平均：平均值方差：方差值 SS：平方和 df：自由度，用于其他统计量计算...代表两组数据有差异：F > Fcrit 代表两组数据无差异：F < Fcrit 查看差异显著性（可信度）差异显著：0.01 < P value < 0.05 差异极显著：P value < 0.01 后续更新其他分析方法

1.8K2 0

Excel数据分析案例：用Excel做因子分析

因此，进行了因素分析以确定较少的潜在因素。通过使用Excel做因子因素分析后，可以得到如下结果：下表显示的是所选变量的摘要统计量以及变量之间的相关矩阵。...再看和残差相关矩阵可以验证因子分析模型是否正确，以及在哪里无法再现相关性。下表显示了因子分析得出的特征值。我们可以看到，使用4个因子，保留了初始数据变异性的75.5％。 ?

3.9K2 0

Excel数据分析案例：用Excel做价格需求弹性分析

本案例就是以实际数据为例用Excel来做某产品的价格弹性分析。数据源如下图所示，表中的三个字段分别为价格、需求和分组： ?...使用Excel中增强工具中的需求价格弹性工具（具体操作和分析步骤将会在知识星球中分享），如下图： ? 出现“ 价格弹性需求”对话框： ? 最终可以得到如下图所示的结果： ? ?

3.7K2 0

如何用Python进行线性回归以及误差分析

数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。...如1次拟合的结果为 y = 0.99268453x -0.16140183 这里我们要注意这几点： 1、误差分析。做回归分析，常用的误差主要有均方误差根（RMSE）和R-平方（R2）。...如本文中函数R2是依据scikit-learn官网文档实现的，跟clf.score函数结果一致。...使用100次方多项式做拟合，效果确实是高了一些，然而该模型的据测能力却极其差劲。而且注意看多项式系数，出现了大量的大数值，甚至达到10的12次方。...另外值得注意的是，使用岭回归之类的惩罚模型后，1次和2次多项式回归的R2值可能会稍微低于基本线性回归。

6.2K6 0

Excel数据分析案例：用Excel做文档语义挖掘分析

语义分析，运用的范围相当广，例如可以通过一定语义算法科学地抽取文档的主题，可以发现文章中的重点词汇、研究文本的感情色彩等。本案例用Excel来做文档的语义分析。...本案所用的数据文档是爬取电商网站评论文本数据，再经过Excel的文档特征抽取工具提取出的文档术语矩阵，如下图所示： ?...在Excel的潜在语义分析工具中做好基本设置（具体的设置步骤将会分享在知识星球），选择30个主题数，以便为这组文档显示尽可能多的主题，而且还可以在计算出的截断矩阵上获得适当的解释方差，之后将每个主题的最大术语数

1.7K2 0

干货 | 如何用SQL做留存率分析

作者：潘彼得本文为「心中有数」CDA征文作品无论是产品经理、产品运营还是数据分析师，在评估一个产品的用户使用情况时肯定离不开留存率、忠诚度等观测指标。...这些指标可以反映用户对于产品的粘性、产品用户价值质量的高低，及时了解用户留存、流失趋势，有助于帮助产品做更好的功能迭代，也有助于运营及时进程运营策略的调整，比如：当新用户留存率低的时候，是不是需要调整新用户的活动策略...，或者当老用户留存率低的时候，是不是某个产品功能的问题，或者活动对老用户不友好而导致流失等等…… 今天，就给大家分享下如何用SQL实现留存率的计算，以及日常工作中如何分析留存率这个指标。...02 如何用SQL实现留存率计算 1....03 分析留存率为何下降的原因本次计算的是新客留存率，因此我们要分析的就是新客留存率下降的原因，分析原因可以从几个角度出发：人、产品、运营方式。

4.6K5 0

如何做薪酬数据的回归分析

回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用，就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的，我们通过案例来做讲解。...2,117 15 12,083 14,500 16,917 2,417 2,417 16 13,917 16,700 19,483 2,783 2,783 上面这个是一个职级的薪酬表，我们来分析下...，这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的，我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具，找到回归分析 ? 点击确认，选择Y值和X值的数据，并且勾选下面的显示图表，X值是指职级，Y值是指薪资。 ?

9.3K9 2

excel数据分析工具库系列三|回归分析

今天跟大家分享excel数据分析工具库系列三——回归分析！...主要内容有：相关系数协方差矩阵回归相关系数：原数据区域是我用randbetween函数生成的随机数：打开数据分析——相关系数，在弹出菜单中选中要求解相关系数的变量区域，如果区域内有标题行且已经选中则要勾选标题位于第一行...协方差：下面是协方差矩阵，再次点击数据分析工具，在下拉列表中调出协方差，参数设置与上述相关系数一模一样，设置完之后点击确定，就可以输出三变量之间的协方差矩阵。...回归的输出结果中给出了很多信息；其中列表形式给出的主要有：回归统计：Multiple R、R Square、Adjusted R、标准误差以及观测值；方差分析表：自由度（df）,回归平方和、...excel的回归结果所有能输出的信息就这些，当然作为非专业数据统计软件，很多高级的检验方法与修正过程都没有相应的内置程序，只能手动计算变量，不过还是能够给我们的数据分析工作带来一些便利！

2.5K7 0

用Excel做相关性分析

二、实际应用 1、CORREL函数在Excel中，可以用CORREL函数来计算相关系数，如我们对B列和C列进行分析，可以得到它的相关系数是0.95157，呈强相关。 ?...2、数据分析 Excel里还可以用数据——数据分析——相关系数，这个功能来进行相关分析。数据分析这个功能怎么激活可以百度一下。 ?...四、为什么要做相关分析 1、简单的相关性分析——如QC 做相关性分析，首先，很明显的一点是，了解两个或几个变量之间的关系，在做QC（质量管理）的时候，在要因确认这一项中会用到相关性分析，我们想要知道我们分析出来的末端因素和目标值之间有无相关关系...如随着工作人员培训次数的减少，产品合格率也降低，则说明工作人员培训不足呈强相关，是引起合格率降低的主要原因。...当然解决共线性问题还有其他的方法，如主成分分析、聚类等，以后再细讲吧。

3.2K4 0

Excel数据分析案例：用excel做利润敏感性分析

目前需要解决的问题是：对上表的决策变量取值做单因素敏感性飞行，并且对决策变量两两组合，做双因素敏感性分析。 1、首先，需要建立敏感性分析模型，结果和公式下图： ? ?...2、接下来根据第一步建立的敏感性分析模型，对给定的变化方式和取值范围做单因素敏感性分析，最终呈现出来的结果如下图：下图是给出的是使用飓风图表示的敏感性分析结果。...下图是以蜘蛛图表示的敏感性分析结果，图中每条线代表一个输入变量变化取值对输出变量的影响方式和影响程度。斜率为正表示影响正相关，为负，则相反，斜率绝对值越大表示影响程度越大。 ? ?...3、接下来做双因素敏感性分析，最终结果如下图所示：可以看到对航空公司总利润变化影响最大的变量组合为固定航线票价和租赁飞行占总飞行的比例。 ? ?

4.2K6 1

如何用spss做一般（含虚拟变量）多元线性回归

回归一直是个很重要的主题。因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。而很多时候我们就要通过回归来进行预测。...为了便于叙述，我们先举个例子，假设我们想研究年龄，体重，身高，和血压的线性回归关系。打开菜单分析——回归——线性，打开主对话框。...一般情况下作分析是没有问题的，但是在回归里边也许不那么适合。尤其是对于无序资料来说。举个例子。季节。我们用1,2,3,4来表示四季。...当然你可以假装没有看见DW检验，你继续做分析的话。很可能别人也看不出来，但是如果你的老师就是想考考你的广义差分法呢？所以我们还是讨论一下广义差分法的操作办法。...过程有点复杂，其实用eviews做广义差分会简单许多。多元线性回归的内容已经结束了。祝大家学习愉快！感觉本文对你有用的话给留个言行吗？先谢谢啊。

14.8K28 17

做数据分析，要懂多少excel

这样的习惯，能在计算的时候清晰指标间逻辑关系，不但不容易出错，而且可以基于新衍生的分类标签/指标，做更多分析（如下图）。操作三：熟练使用数据透视表。...做一张图很容易，但是根据实际需要选择图表，才是数据分析人员的要求（如下图）。掌握了上边四大操作，就已经能把一个数据萌新与财务、HR区分开。...到时候完全可以对照Excel的操作进行理解。相比之下，Excel有些看似复杂的操作，比如统计学/财务函数，比如线性规划工具箱、统计检验工具，线性回归模型等。...四、从懂Excel到数据分析单纯懂Excel，还不足以做数据分析。因为现实中的数据分析问题，常常是口语化的，随意的，比如： “小熊妹，最近的销售情况怎么样？”...如果采用业务模型预测，则需把业务逻辑、假设情况等要素提前在Excel里做好（如下图）。如果是算法模型，那么简单的时间序列/回归模型，可以直接在Excel里进行计算（如下图）。

4123 0

他竟然用回归分析做这种事

今年的双十一已然过去，之前文章里有提到过我预测了天猫的成交额为2675.55亿元，和真实值的数据非常地相近，有朋友就问我是如何预测的，方法其实很简单，多项式回归。 ?...那么什么是多项式回归呢，我们使用下面这个多项式来拟合散点数据，从而做到对真实值的预测。 ?...这里我们用到了 sklearn 这个机器学习库已经封装好的多项式回归。其中x为自变量年份，y为因变量成交额。设置参数 degree=2 可以拟合二次的多项式。...lrModel.intercept_)) 可以由此得到多项式方程为: y=30.087x²-94.107x+70.183 接着可以绘制出该多项式方程，可以清楚看到与散点拟合的较好，那么如何从数学上的角度来分析拟合得是否完美呢...这里就需要引入R²的概念，R²是指拟合优度（Goodness of Fit），是回归方程对观测值的拟合程度，拟合得越好越趋近于1。同样我们利用 sklearn 来得到该方程的R²。

4122 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭