分类向导（Excel 的数据挖掘加载项）

数据挖掘功能区中的分类向导

分类向导可帮助你基于 Excel 表、Excel 范围或外部数据源中的现有数据生成分类模型。

分类模型提取数据中的模式，这些模式指示相似性，并帮助你根据值的分组进行预测。例如，分类模型可用于根据收入或支出模式预测风险。

使用分类向导

在 “数据挖掘 ”功能区中，单击“ 分类”，然后单击“ 下一步”。
在 “选择源数据 ”页中，选择要分析的数据。

此向导支持多种数据：Excel 表、Excel 范围和外部数据源。使用外部数据，可以将其添加到 Excel 中，也可以在 Analysis Services 数据源中选择一组表或视图。还可以添加表和更改列以创建即席数据源。
在“ 分类 ”页上，选择要分类的列。

查看列表中的列，输入列，并取消选择任何具有唯一值的列，因为它们对创建模式没有用处，例如ID号、客户名称等。还应删除实质上重复可分类列的列。

例如，如果要对预测产品类别进行分类，则应排除子类别字段（如果有已知的业务规则），否则该规则的强度可能会阻止你发现其他关联。
（可选）单击“ 参数 ”以更改算法参数并自定义聚类分析模型的行为。
在 “将数据拆分为定型和测试集 ”页中，指定要保留多少数据进行测试。余数始终用于训练模型。

默认设置为 30% 测试数据和 70% 训练数据。
在 “完成 ”页上，为数据集和模型提供描述性名称，并设置以下选项，用于控制如何使用完成的模型：
- 浏览模型。选择此选项后，向导在处理完模型后立即打开 “浏览” 窗口，以帮助你浏览结果。查看器的内容取决于生成的模型类型。有关详细信息，请参阅浏览决策树模型和浏览神经网络模型。
- 启用钻取。选择此选项可查看已完成模型的基础数据。仅当生成决策树模型时，此选项才可用。
- 使用临时模型。如果选择此选项，模型将不会保存到服务器。关闭 Excel 时会删除临时模型。