机器学习(九),案例:使用Excel分析上海的阳性病例趋势

2023-10-13 23:20

本文主要是介绍机器学习(九),案例:使用Excel分析上海的阳性病例趋势,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

使用Excel分析上海的阳性病例趋势

  • 前言
  • 一、案例分析
  • 二、操作步骤
    • 1.补充天数
    • 2.插入散点图
    • 3.新增趋势线
    • 4.分析图以及公式
    • 5.还原趋势线为数值
  • 三、总结


前言

镇楼:茴字有13种写法其实才是深入学习的有效方式

坚持学习挺难,其他暂无。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、案例分析

最近上海爆发疫情,本来以为精准防控几天就结束了,没想到愈演愈烈,无意中发现一个excel进行趋势分析的例子,可以一行代码不写就完成预测,下面来试试看。这个是《上海发布》过去两周半的数据。新增阳性,包括了新增确诊病例加上新增无症状感染者。:

日期上海每日新增阳性数量
2022/3/1183
2022/3/1265
2022/3/13169
2022/3/14138
2022/3/15202
2022/3/16158
2022/3/17260
2022/3/18374
2022/3/19509
2022/3/20758
2022/3/21896
2022/3/22981
2022/3/23983
2022/3/241609
2022/3/252269
2022/3/262676
2022/3/273500
2022/3/284477
2022/3/295656

图如下:
在这里插入图片描述

二、操作步骤

1.补充天数

新增天数列,如下图:
在这里插入图片描述

2.插入散点图

如下图,选择指定范围的列:天数,上海每日新增阳性,点击插入 散点图,选择第一个散点图就可以了。

在这里插入图片描述

可以看到散点图了。
在这里插入图片描述

3.新增趋势线

点击散点图上的点,右键里面,新增趋势图

在这里插入图片描述
得到如下图:

在这里插入图片描述
最右边趋势图选项里面:
选择指数,向前表示需要预测的天数,这里输入3,表示预测3天的。另外勾选 显示公式,显示R平方值。
在这里插入图片描述
可以看到散点图上的趋势线变化了,如下:

在这里插入图片描述

4.分析图以及公式

趋势线右上角显示的就是一个从天数转化到阳性病例的公式:
y = 54.361e0.2434x
这就是意味着,每日的新增数 (y),在过去的两周多里面,几乎严格的等于 e 的 天数(x) 乘以 0.2434 次方 再乘以 54.361。

惊讶的是
R² = 0.9821
R² 表示这个模型的精确度,取值在0-1之间。
98.2% 说明模型非常精确,病毒数量如钟表一样,精确的运行着。

5.还原趋势线为数值

趋势线只能看到走势,需要还原为具体的数字,我们将公式修改为excel里面的格式,

y = 54.361 * EXP(0.2434 * X)

填入 excel里面,3月30号那行的格子里面,如下图:
在这里插入图片描述
按下回车,并将公式复制(拖拉到最后一行),如下图:

在这里插入图片描述
指数级的增长趋势确实快。

三、总结

提示:这里对文章进行总结:

本文只是展现excel趋势图的一种应用,但是千万注意,统计学是只是事后统计,不等于现实生活。

这篇关于机器学习(九),案例:使用Excel分析上海的阳性病例趋势的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/206550

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