Book Description: Learn Data Mining Through Excel, Second Edition In today's world, technology has become an integral part of our lives, and data mining has become a crucial tool for businesses, researchers, and analysts to extract valuable insights from vast amounts of data. With the increasing demand for data-driven decision making, it is essential to understand the underlying mechanics of data mining techniques to make informed decisions. However, most software tools and programming languages tend to present the final results without revealing the working mechanics, creating a chasm between input and output. This is where Learn Data Mining Through Excel, Second Edition comes into play. This book provides a comprehensive guide to using popular data mining techniques in Microsoft Excel to better understand machine learning methods. The author, Hong Zhou, takes a unique approach by demonstrating how to work with data in a transparent manner using Excel, allowing you to examine intermediate results even as you are still conducting your mining task. By doing so, you will gain a deeper understanding of how data is manipulated and results are obtained, which are critical aspects of the model construction process that are often hidden in software tools and programming language packages. The book begins by introducing the basics of data mining and its importance in today's world. It then delves into the various data mining techniques, such as classification, clustering, and association rule mining, using Excel to perform these tasks. Each chapter covers a different aspect of data mining, starting with the fundamental concepts and gradually increasing the complexity of the techniques. The author also provides practical examples and exercises to help reinforce your understanding of the concepts. One of the standout features of this book is its focus on visual representation of data.

Изучение интеллектуального анализа данных с помощью Excel, второе издание В современном мире технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни, а интеллектуальный анализ данных стал важнейшим инструментом для предприятий, исследователей и аналитиков, позволяющим извлекать ценную информацию из огромных объемов данных. В связи с растущим спросом на принятие решений на основе данных важно понимать механизмы, лежащие в основе методов интеллектуального анализа данных, для принятия обоснованных решений. Однако большинство программных инструментов и языков программирования, как правило, представляют окончательные результаты, не раскрывая работающей механики, создавая пропасть между вводом и выводом. Здесь в игру вступает arn Data Mining Through Excel, Second Edition. Эта книга содержит исчерпывающее руководство по использованию популярных методов интеллектуального анализа данных в Microsoft Excel для лучшего понимания методов машинного обучения. Автор, Хун Чжоу, использует уникальный подход, демонстрируя, как работать с данными прозрачно с помощью Excel, что позволяет исследовать промежуточные результаты, даже если вы все еще выполняете свою задачу майнинга. Таким образом, вы получите более глубокое понимание того, как обрабатываются данные и получаются результаты, которые являются критическими аспектами процесса построения модели, которые часто скрыты в программных инструментах и пакетах языков программирования. Книга начинается с ознакомления с основами интеллектуального анализа данных и их важностью в современном мире. Затем он углубляется в различные методы интеллектуального анализа данных, такие как классификация, кластеризация и анализ ассоциативных правил, используя Excel для выполнения этих задач. Каждая глава охватывает различные аспекты интеллектуального анализа данных, начиная с фундаментальных концепций и постепенно увеличивая сложность методов. Автор также приводит практические примеры и упражнения, которые помогут укрепить ваше понимание концепций. Одной из выдающихся особенностей этой книги является ее акцент на визуальном представлении данных.

Explorer l'exploration de données avec Excel, deuxième édition Dans le monde d'aujourd'hui, la technologie est devenue une partie intégrante de nos vies, et l'exploration de données est devenue un outil essentiel pour les entreprises, les chercheurs et les analystes pour extraire des informations précieuses à partir d'énormes quantités de données. En raison de la demande croissante de décisions fondées sur les données, il est important de comprendre les mécanismes qui sous-tendent les techniques d'exploration de données pour prendre des décisions éclairées. Cependant, la plupart des outils logiciels et des langages de programmation ont tendance à présenter les résultats finaux sans révéler la mécanique qui fonctionne, créant un fossé entre l'entrée et la sortie. C'est ici que arn Data Mining Through Excel, deuxième édition entre en jeu. Ce livre fournit un guide complet sur l'utilisation des techniques d'exploration de données populaires dans Microsoft Excel pour mieux comprendre les méthodes d'apprentissage automatique. L'auteur, Hong Zhou, adopte une approche unique en montrant comment travailler avec les données de manière transparente avec Excel, ce qui permet d'explorer les résultats intermédiaires, même si vous réalisez toujours votre tâche de maining. De cette façon, vous aurez une meilleure compréhension de la façon dont les données sont traitées et les résultats obtenus, qui sont des aspects critiques du processus de construction du modèle, qui sont souvent cachés dans les outils logiciels et les paquets de langages de programmation. livre commence par une présentation des bases de l'exploration de données et de leur importance dans le monde d'aujourd'hui. Il s'oriente ensuite vers différentes méthodes d'exploration de données, telles que la classification, le regroupement et l'analyse des règles associatives, en utilisant Excel pour effectuer ces tâches. Chaque chapitre aborde différents aspects de l'exploration de données, en commençant par des concepts fondamentaux et en augmentant progressivement la complexité des méthodes. L'auteur donne également des exemples pratiques et des exercices qui aideront à renforcer votre compréhension des concepts. L'une des caractéristiques exceptionnelles de ce livre est son accent mis sur la représentation visuelle des données.

Exploración de la minería de datos con Excel, segunda edición En el mundo actual, la tecnología se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas, y la minería de datos se ha convertido en una herramienta esencial para que empresas, investigadores y analistas puedan extraer información valiosa de enormes cantidades de datos. Debido a la creciente demanda de decisiones basadas en datos, es importante comprender los mecanismos que sustentan las técnicas de minería de datos para tomar decisiones informadas. n embargo, la mayoría de las herramientas de software y lenguajes de programación tienden a presentar resultados finales sin revelar la mecánica en funcionamiento, creando un abismo entre la entrada y la salida. Aquí entra en juego arn Data Mining Through Excel, Second Edition. Este libro contiene una guía exhaustiva sobre el uso de técnicas populares de minería de datos en Microsoft Excel para comprender mejor las técnicas de aprendizaje automático. autor, Hong Zhou, adopta un enfoque único al demostrar cómo trabajar con los datos de manera transparente con Excel, lo que le permite investigar los resultados intermedios incluso si aún está realizando su tarea de minería. De esta manera, obtendrá una comprensión más profunda de cómo se procesan los datos y se obtienen los resultados, que son aspectos críticos del proceso de construcción de modelos que a menudo están ocultos en herramientas de software y paquetes de lenguajes de programación. libro comienza con una introducción a los fundamentos de la minería de datos y su importancia en el mundo actual. A continuación, se profundiza en diversas técnicas de minería de datos, como la clasificación, clusterización y análisis de reglas asociativas, utilizando Excel para realizar estas tareas. Cada capítulo abarca diferentes aspectos de la minería de datos, comenzando con conceptos fundamentales y aumentando gradualmente la complejidad de los métodos. autor también proporciona ejemplos prácticos y ejercicios que ayudarán a fortalecer su comprensión de los conceptos. Una de las características destacadas de este libro es su énfasis en la representación visual de datos.

Estudo da análise inteligente de dados com Excel, segunda edição No mundo atual, a tecnologia tornou-se parte integrante das nossas vidas, e a análise inteligente de dados tornou-se uma ferramenta essencial para que empresas, pesquisadores e analistas possam extrair informações valiosas de grandes quantidades de dados. Devido à crescente demanda por decisões baseadas em dados, é importante compreender os mecanismos subjacentes às técnicas de análise inteligente de dados para tomar decisões razoáveis. No entanto, a maioria das ferramentas de software e linguagens de programação geralmente apresentam resultados finais sem revelar a mecânica em funcionamento, criando um abismo entre a entrada e a saída. Aqui entra arn Data Mining Through Excel, Segundo Edition. Este livro fornece um guia completo sobre o uso de métodos populares de análise inteligente de dados no Microsoft Excel para compreender melhor os métodos de aprendizado de máquina. O autor, Hun Zhou, usa uma abordagem única, mostrando como lidar com dados de forma transparente com o Excel, permitindo a pesquisa de resultados intermediários, mesmo que você ainda esteja executando sua tarefa de meining. Assim, você terá uma compreensão mais profunda de como os dados são processados e produzidos, que são aspectos críticos do processo de construção do modelo, que muitas vezes são ocultos em ferramentas de software e pacotes de linguagens de programação. O livro começa com os fundamentos da análise inteligente dos dados e sua importância no mundo atual. Em seguida, ele se aprofundará em várias técnicas de análise inteligente de dados, como classificação, clusterização e análise de regras associativas, usando o Excel para realizar essas tarefas. Cada capítulo abrange diferentes aspectos da análise inteligente de dados, começando pelos conceitos fundamentais e aumentando gradualmente a complexidade dos métodos. O autor também cita exemplos práticos e exercícios que ajudarão a fortalecer sua compreensão dos conceitos. Um dos destaques deste livro é a sua ênfase na visualização de dados.

Studio dell'analisi intelligente dei dati con Excel, seconda edizione Nel mondo moderno, la tecnologia è diventata parte integrante della nostra vita, mentre l'analisi intelligente dei dati è diventata uno strumento fondamentale per aziende, ricercatori e analisti che consentono di estrarre informazioni preziose da enormi quantità di dati. A causa della crescente domanda decisionale basata sui dati, è importante comprendere i meccanismi alla base delle tecniche di analisi intelligente dei dati per prendere decisioni ragionevoli. Tuttavia, la maggior parte degli strumenti software e dei linguaggi di programmazione tendono a presentare i risultati finali senza rivelare la meccanica funzionante, creando un divario tra l'immissione e l'output. Qui entra in gioco arn Data Mining Through Excel, SecondEdition. Questo libro fornisce una guida completa all'utilizzo dei metodi di analisi intelligente dei dati più diffusi in Microsoft Excel per comprendere meglio i metodi di apprendimento automatico. L'autore, Hun Zhou, utilizza un approccio unico per dimostrare come lavorare con i dati in modo trasparente con Excel, che consente di esplorare i risultati intermedi anche se si sta ancora eseguendo il vostro compito di mining. In questo modo si può comprendere meglio come vengono elaborati i dati e i risultati, che sono aspetti critici del processo di costruzione del modello, spesso nascosti negli strumenti software e nei pacchetti di linguaggi di programmazione. Il libro inizia con la conoscenza delle basi dell'analisi intelligente dei dati e della loro importanza nel mondo moderno. Viene quindi approfondito in diversi metodi di analisi intelligente dei dati, quali classificazione, clustering e analisi delle regole associative, utilizzando Excel per eseguire tali operazioni. Ogni capitolo comprende diversi aspetti dell'analisi intelligente dei dati, a partire dai concetti fondamentali e aumentando gradualmente la complessità dei metodi. L'autore fornisce anche esempi pratici e esercizi che aiuteranno a rafforzare la vostra comprensione dei concetti. Una caratteristica straordinaria di questo libro è il suo focus sulla visualizzazione visiva dei dati.

rnen von Data Mining mit Excel, zweite Auflage In der heutigen Welt ist Technologie zu einem festen Bestandteil unseres bens geworden, und Data Mining ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, Forscher und Analysten geworden, um wertvolle Informationen aus riesigen Datenmengen zu extrahieren. Angesichts der wachsenden Nachfrage nach datengesteuerten Entscheidungen ist es wichtig, die Mechanismen hinter Data Mining-Techniken zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die meisten Software-Tools und Programmiersprachen neigen jedoch dazu, endgültige Ergebnisse zu präsentieren, ohne funktionierende Mechanik zu offenbaren, wodurch eine Kluft zwischen Input und Output entsteht. Hier kommt arn Data Mining Through Excel, Second Edition ins Spiel. Dieses Buch enthält eine umfassende Anleitung zur Verwendung gängiger Data-Mining-Techniken in Microsoft Excel, um maschinelle rnmethoden besser zu verstehen. Der Autor, Hong Zhou, verfolgt einen einzigartigen Ansatz, indem er zeigt, wie man mit Daten transparent mit Excel umgeht, was es ermöglicht, Zwischenergebnisse zu untersuchen, auch wenn e Ihre Mining-Aufgabe noch erfüllen. Auf diese Weise erhalten e ein tieferes Verständnis dafür, wie Daten verarbeitet werden und Ergebnisse erzielt werden, die kritische Aspekte des Modellbauprozesses sind, die oft in Softwaretools und Paketen von Programmiersprachen verborgen sind. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Data Mining und deren Bedeutung in der heutigen Welt. Es wird dann in verschiedene Data-Mining-Techniken wie Klassifizierung, Clustering und assoziative Regelanalyse vertieft, wobei Excel verwendet wird, um diese Aufgaben auszuführen. Jedes Kapitel behandelt verschiedene Aspekte des Data Mining, beginnend mit grundlegenden Konzepten und schrittweise Erhöhung der Komplexität der Methoden. Der Autor gibt auch praktische Beispiele und Übungen, die helfen, Ihr Verständnis von Konzepten zu stärken. Eines der herausragenden Merkmale dieses Buches ist seine Betonung der visuellen Darstellung von Daten.

כריית נתונים עם אקסל, המהדורה השנייה בעולם של היום, הטכנולוגיה הפכה לחלק בלתי נפרד מחיינו, וכריית נתונים הפכה לכלי קריטי עבור חברות, חוקרים ואנליסטים עם הביקוש הגובר לקבלת החלטות מונעות נתונים, חשוב להבין את המנגנונים העומדים בבסיס שיטות כריית נתונים לקבלת החלטות מושכלות. עם זאת, רוב כלי התוכנה ושפות התכנות נוטים להציג תוצאות סופיות מבלי לחשוף את מכניקת העבודה, מה שיוצר תהום בין הקלט והפלט. זה המקום שבי ללמוד כריית נתונים באמצעות אקסל, מהדורה שנייה נכנסת למשחק. ספר זה מספק מדריך מקיף לשימוש בטכניקות כריית נתונים פופולריות ב-Microsoft Excel כדי להבין טוב יותר טכניקות למידת מכונה. המחבר, הונג ז 'ו, נוקט בגישה ייחודית, המדגימה כיצד לעבוד עם נתונים בשקיפות באמצעות אקסל, ומאפשרת לך לחקור תוצאות ביניים גם אם אתה עדיין משלים את משימת הכרייה שלך. כך תרכוש הבנה עמוקה יותר של האופן שבו נתונים מעובדים ומתקבלים תוצאות, שהן היבטים קריטיים של תהליך בניית המודל שלעיתים קרובות מוסתר בכלי תוכנה וחבילות שפת תכנות. הספר מתחיל בהקדמה ליסודות כריית המידע וחשיבותם בעולם המודרני. לאחר מכן הוא מתעמק בשיטות כריית מידע שונות כגון סיווג, קיבוצים וניתוח חוקים אסוציאטיביים, באמצעות Excel לביצוע משימות אלה. כל פרק מכסה היבטים שונים של כריית נתונים, החל במושגי יסוד וכלה בהדרגה במורכבות השיטות. המחבר גם מספק דוגמאות ותרגולים מעשיים כדי לחזק את הבנתך לגבי מושגים. אחד המאפיינים הבולטים של ספר זה הוא הדגש על ייצוג ויזואלי של נתונים.''

Excel ile Veri Madenciliği, İkinci Baskı Günümüz dünyasında, teknoloji hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve veri madenciliği, işletmeler, araştırmacılar ve analistler için çok miktarda veriden değerli bilgiler elde etmek için kritik bir araç haline geldi. Veriye dayalı karar verme için artan talep ile, bilinçli kararlar almak için veri madenciliği tekniklerinin altında yatan mekanizmaları anlamak önemlidir. Bununla birlikte, çoğu yazılım aracı ve programlama dili, çalışma mekaniğini ortaya koymadan, giriş ve çıkış arasında bir uçurum yaratmadan nihai sonuçları sunma eğilimindedir. İşte bu noktada arn Data Mining Through Excel, Second Edition devreye giriyor. Bu kitap, makine öğrenme tekniklerini daha iyi anlamak için Microsoft Excel'deki popüler veri madenciliği tekniklerini kullanmaya yönelik kapsamlı bir kılavuz sunmaktadır. Yazar, Hong Zhou, Excel'i kullanarak şeffaf bir şekilde verilerle nasıl çalışacağınızı gösteren benzersiz bir yaklaşım benimsiyor ve madencilik görevinizi tamamlasanız bile ara sonuçları keşfetmenize izin veriyor. Böylece, verilerin nasıl işlendiğine ve sonuçların elde edildiğine dair daha derin bir anlayış kazanacaksınız; bunlar, genellikle yazılım araçlarında ve programlama dili paketlerinde gizlenen model oluşturma sürecinin kritik yönleridir. Kitap, veri madenciliğinin temellerine ve modern dünyadaki önemine bir giriş ile başlıyor. Daha sonra, bu görevleri gerçekleştirmek için Excel'i kullanarak sınıflandırma, kümeleme ve ilişkilendirilebilir kural analizi gibi çeşitli veri madenciliği tekniklerini inceler. Her bölüm, temel kavramlarla başlayan ve yöntemlerin karmaşıklığını kademeli olarak artıran veri madenciliğinin farklı yönlerini kapsar. Yazar ayrıca kavramlar anlayışınızı güçlendirmeye yardımcı olacak pratik örnekler ve alıştırmalar sunar. Bu kitabın göze çarpan özelliklerinden biri, verilerin görsel temsiline vurgu yapmasıdır.

تعدين البيانات مع Excel، الإصدار الثاني في عالم اليوم، أصبحت التكنولوجيا جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، وأصبح تعدين البيانات أداة مهمة للشركات والباحثين والمحللين لاستخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات. مع تزايد الطلب على صنع القرار القائم على البيانات، من المهم فهم الآليات التي تقوم عليها تقنيات استخراج البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك، تميل معظم أدوات البرمجيات ولغات البرمجة إلى تقديم النتائج النهائية دون الكشف عن ميكانيكا العمل، مما يخلق فجوة بين المدخلات والإخراج. هذا هو المكان الذي يلعب فيه arn Data Mining Through Excel، الإصدار الثاني. يقدم هذا الكتاب دليلاً شاملاً لاستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات الشائعة في Microsoft Excel لفهم تقنيات التعلم الآلي بشكل أفضل. يتبع المؤلف، هونغ تشو، نهجًا فريدًا، يوضح كيفية العمل مع البيانات بشفافية باستخدام Excel، مما يسمح لك باستكشاف النتائج الوسيطة حتى لو كنت لا تزال تكمل مهمة التعدين الخاصة بك. وبالتالي، ستكتسب فهمًا أعمق لكيفية معالجة البيانات والحصول على النتائج، وهي جوانب مهمة لعملية بناء النموذج والتي غالبًا ما تكون مخفية في أدوات البرامج وحزم لغات البرمجة. يبدأ الكتاب بمقدمة لأساسيات التنقيب عن البيانات وأهميتها في العالم الحديث. ثم يتعمق في تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة مثل التصنيف والتجميع وتحليل القواعد الترابطية، باستخدام Excel لأداء هذه المهام. يغطي كل فصل جوانب مختلفة من استخراج البيانات، بدءًا من المفاهيم الأساسية وزيادة تعقيد الأساليب تدريجيًا. يقدم المؤلف أيضًا أمثلة عملية وتمارين للمساعدة في تعزيز فهمك للمفاهيم. إحدى السمات البارزة لهذا الكتاب هي تركيزه على التمثيل المرئي للبيانات.

Excel을 사용한 데이터 마이닝, Second Edition 오늘날의 세계에서 기술은 우리 삶의 필수 요소가되었으며 데이터 마이닝은 기업, 연구원 및 분석가가 방대한 양의 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 데 중요한 도구가되었습니다. 데이터 중심 의사 결정에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 마이닝 기술의 기본 메커니즘을 이해하여 정보에 입각 한 의사 결정을 내리는 것이 중 그러나 대부분의 소프트웨어 도구와 프로그래밍 언어는 작업 메커니즘을 드러내지 않고 최종 결과를 나타내는 경향이있어 입력과 출력 사이에 이곳에서 Excel을 통한 데이터 마이닝 학습, Second Edition이 시작됩니다. 이 책은 머신 러닝 기술을 더 잘 이해하기 위해 Microsoft Excel에서 널리 사용되는 데이터 마이닝 기술을 사용하는 포괄적 인 안내서 저자 Hong Zhou는 Excel을 사용하여 데이터를 투명하게 작동하는 방법을 보여주는 독특한 접근 방식을 사용하여 채굴 작업을 계속하더라도 중간 결과를 탐색 할 수 있습니다. 따라서 소프트웨어 도구 및 프로그래밍 언어 패키지에 종종 숨겨져있는 모델 빌딩 프로세스의 중요한 측면 인 데이터 처리 및 결과를 얻는 방법에 대해 더 깊이 이해하게됩니다. 이 책은 데이터 마이닝의 기본 사항과 현대 세계에서의 중요성에 대한 소개로 시작됩니다. 그런 다음 Excel을 사용하여 이러한 작업을 수행하여 분류, 클러스터링 및 연관 규칙 분석과 같은 다양한 데이터 마이닝 기술을 탐구합니다. 각 장은 기본 개념부터 시작하여 방법의 복잡성을 점차 증가시키는 데이터 마이닝의 다양한 측면을 다룹니다. 저자는 또한 개념에 대한 이해를 강화하는 데 도움이되는 실용적인 예와 연습을 제공 이 책의 두드러진 특징 중 하나는 데이터의 시각적 표현에 중점을 둡니다.

使用Excel進行數據挖掘研究，第二版在當今世界，技術已成為我們生活不可或缺的一部分，數據挖掘已成為企業、研究人員和分析師從大量數據中提取寶貴信息的重要工具。隨著數據驅動決策需求的不斷增長，了解數據挖掘技術背後的機制對於做出明智決策至關重要。但是，大多數軟件工具和編程語言通常在不透露工作機制的情況下表示最終結果，從而在輸入和輸出之間造成了鴻溝。在這裏，通過第二版Excel學習數據挖掘進入遊戲。本書提供了有關在Microsoft Excel中使用流行數據挖掘技術以更好地理解機器學習方法的詳盡指南。作者Hoon Zhou采用了一種獨特的方法，展示了如何使用Excel透明地處理數據，即使您仍在執行挖掘任務，也可以研究中間結果。這樣，您就可以更深入地了解數據處理方式和結果，這些數據和結果是構建模型過程的關鍵方面，通常隱藏在軟件工具和編程語言包中。本書首先介紹了數據挖掘的基本原理及其在當今世界的重要性。然後，他深入研究了各種數據挖掘技術，例如使用Excel執行這些任務的分類，聚類和關聯規則分析。每章涵蓋了數據挖掘的各個方面，從基本概念開始，逐漸增加了方法的復雜性。作者還提供了實例和練習，這將有助於增強您對概念的理解。這本書的突出特征之一是強調數據的視覺表示。