机器学习和深度学习已成为我们每天使用的许多应用程序的重要组成部分。机器学习的快速扩展，使得尚未触及机器学习的领域变得越来越少。通过制定正确的方法将机器学习算法集成到其运营和流程中，许多企业得以蓬勃发展。但是掌握机器学习是一个困难的过程。需要从扎实的线性代数和微积分知识入手，掌握Python等编程语言，并精通数据科学和机器学习库，例如Numpy，Scikit-learn，TensorFlow和PyTorch。 而且，如果您想创建集成和扩展的机器学习系统，则必须学习云平台，例如Amazon AWS，Microsoft Azure和Google Cloud等等。对大多数人来说，Excel是一个电子表格应用程序，它以表格格式存储数据并执行非常基本的数学运算。但是实际上，Excel是可以解决复杂问题的强大计算工具。Excel还具有许多功能，可让我们直接在工作簿中创建机器学习模型。通过Excel学习数据挖掘，将逐步指导学习机器学习的基础知识，并展示如何使用基本的Excel函数和应用程序的一些高级工具来实现许多算法。
尽管Excel绝不会取代Python机器学习，但它是学习AI基础知识和解决许多基本问题而无需编写代码的绝佳窗口。 之所以excel可以帮助学习AI，是它对数据强大的可操作性，而数据对于AI是非常必要的！使用Excel进行线性回归机器学习。线性回归是一种简单的机器学习算法，在分析数据和预测结果方面有许多用途。当数据以表格格式整齐地排列时，线性回归特别有用。Excel具有多项功能，使您可以从电子表格中的表格数据创建回归模型。数据图表工具是最直观的工具之一，它是强大的数据可视化功能。例如，散点图在笛卡尔平面上显示数据的值。但是，除了显示数据的分布之外，Excel的图表工具还可以创建一个机器学习模型，该模型可以预测数据值的变化。该功能称为Trendline，可根据数据创建回归模型。可以将趋势线设置为几种回归算法之一，包括线性，多项式，对数和指数。还可以配置图表以显示机器学习模型的参数，可以将其用于预测新观察的结果。可以将多个趋势线添加到同一图表。这可以轻松快速地测试和比较数据上不同机器学习模型的性能。除了探索图表工具之外，通过Excel还可以帮助开发更高级的回归模型。这些包括LINEST和LINREG公式等公式，这些公式根据训练数据计算机器学习模型的参数。Excel作为机器学习工具。除了学习基础知识之外，Excel还可以作为丰富的机器学习工具的强大补充。虽然它不适用于处理大数据集和复杂的算法，但可以帮助可视化和分析小批量数据。从快速的Excel挖掘中获得的结果可以为选择正确的方向和机器学习算法提供相关的见解，以解决当前的问题。
