excel灰色关联分析步骤？

一、excel灰色关联分析步骤？

灰色关联分析是一种用于研究因素之间关联关系的定量分析方法。在Excel中，可以按照以下步骤进行灰色关联分析：

打开Excel，输入数据，并设置数据格式。

确定参考数据序列和比较数据序列。参考数据序列是指反映系统行为特征的数列，比较数据序列是指影响系统行为的参数组成的数据序列。

对原始数据进行无量纲、无数量级的处理。由于系统中各参数的物理意义不同，导致系统中各参数数据的量纲和数量级也可能不相同，这样就不便于比较，也可能会在比较时难以得到正确的结论。

计算关联系数。关联系数是指比较数据序列与参考数据序列之间的关联程度。在Excel中，可以使用函数CORREL来计算两个序列之间的相关系数，该函数会返回一个介于-1和1之间的值，表示两个序列之间的关联程度。

计算灰色关联度。灰色关联度是指比较数据序列与参考数据序列之间的关联程度。在Excel中，可以使用函数GRELATION来计算灰色关联度。该函数会返回一个灰色关联度矩阵，其中每个元素表示比较数据序列与参考数据序列之间的关联程度。

对灰色关联度矩阵进行分析。通过比较灰色关联度矩阵中的元素，可以得出不同因素之间的关联程度。在Excel中，可以使用图表或函数来对灰色关联度矩阵进行分析，例如可以使用函数AVERAGE来计算灰色关联度的平均值，使用函数STDEV来计算灰色关联度的标准差等。

需要注意的是，灰色关联分析是一种定量分析方法，但也需要结合实际情况进行判断和分析。同时，在进行灰色关联分析时，需要选择合适的参考数据序列和比较数据序列，并对数据进行合理的处理和分析。

二、灰色关联分析法？

灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。

在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。

因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。

三、层次分析灰色关联分析法matlab？

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）和灰色关联分析法（Gray Relational Analysis, GRA）都是用于多维决策问题的数学模型。其中，层次分析法是一种定量分析方法，可以通过构建判断矩阵描述主观和客观因素之间的层次结构，从而确定权重并进行决策。而灰色关联分析法则是一种评价方法，用于衡量不同因素之间的相关程度。

在MATLAB中，可以使用“ahp”函数来实现层次分析法计算。该函数的语法格式如下：

```matlab

[W, R] = ahp(C)

```

其中，输入参数C是一个n x n的判断矩阵，表示n个因素之间的相对重要性；输出参数W是一个n x 1的向量，表示各因素的权重；输出参数R是一个n x n的矩阵，表示判断矩阵元素与权重之间的一致性比率。

对于灰色关联分析法，MATLAB中没有内置的函数。需要自己编写程序或者使用第三方工具箱实现。一个常用的第三方工具箱是“Grey Relational Analysis Toolbox”，可以在MATLAB官网上下载并引入到MATLAB中。该工具箱提供了多种灰色关联分析方法，并且允许用户自定义权重，以满足实际需求。

四、灰色关联分析用什么软？

我经常做灰色分析，用DPS,最佳，其他都扯。GM是官方软件，不好用。

五、关联性分析和机器学习

关联性分析和机器学习

在数据科学领域，关联性分析和机器学习是两项至关重要的技术。它们有着各自独特的特点和应用场景，同时也有着一定的联系。

关联性分析的概念

关联性分析是一种通过发现项目集中的共同发生模式来识别数据之间的关系的技术。通常用于市场篮分析、交叉销售推荐等场景中。通过分析不同事物之间的关联性，可以帮助企业更好地理解消费者行为、优化产品布局等。

机器学习的定义

机器学习则是人工智能的一个子领域，通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而实现预测和决策能力。机器学习被广泛应用于金融、医疗、电商等领域，帮助企业进行数据驱动决策。

关联性分析与机器学习的联系

虽然关联性分析和机器学习是两种不同的技术，但它们之间存在一定的联系。在使用关联性分析时，通常可以结合机器学习算法来进行模式识别和预测，从而更好地挖掘数据背后的规律。

实际应用案例

以电商行业为例，通过关联性分析可以发现用户购买商品的相关性，从而优化商品推荐系统；而机器学习可以通过个性化推荐算法，提高用户购买转化率。将这两项技术结合运用，可以实现更精准的个性化推荐。

关联性分析与机器学习的发展趋势

随着大数据时代的来临，关联性分析和机器学习的应用范围将不断扩大。未来，这两种技术将更加紧密地结合，为企业的数据分析和决策提供更加有力的支持。

总结

关联性分析和机器学习作为数据科学领域的重要技术，各自有着独特的优势，同时又能够相互辅助。通过深入理解和灵活运用这两项技术，企业可以更好地发掘数据的价值，实现商业的持续增长。

六、excel怎么做灰色关联分析？

1.打开文档。选择想想更改的区域。

2.选择区域。把表格的格线改好。

3.点击上面的颜色选择之后点击确定。

七、灰色关联分析法是什么咚咚？

关联程度——曲线间几何形状的差别程度

灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密

1> 曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小

2> 灰色关联度越大，两因素变化态势越一致

分析法优点

它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。

灰色系统关联分析的具体计算步骤如下

1》 参考数列和比较数列的确定

参考数列——反映系统行为特征的数据序列

比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列

2》 无量纲化处理参考数列和比较数列

（1） 初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵

（2） 均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵

（3） 区间相对值化

3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）

参考数列X0

比较数列X1、X2、X3……………

比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i）

称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数 第二级最小差，记为Δmin。 两级最大差，记为Δmax。 为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式：

4》求关联度ri

关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下：

5》排关联序

因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅是关联度的大小。将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，记为{x}，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。若r0i>r0j，则称{xi}对于同一母序列{x0}优于{xj}，记为{xi}>{xj} ；若r0i表1代表旗县参考数列、比较数列特征值。

如果数据分析时，遇到数据资源不足，可以上

天元数据网

八、灰色关联度分析的详细步骤？

下面是灰色关联度分析的详细步骤:

1. 确定关联因素。选择与所研究对象有关的影响因素，并将这些因素表示为因子矩阵。如石油产量可以受到地质、勘探技术、开采技术等多个因素的影响，则需要将这些因素表示为因子矩阵。

2. 数据标准化。将所选取的数据标准化为无量纲的相对数，在同一量纲内进行计算，避免由于量纲的不同而导致结果的不准确性。

3. 确定参考因素。选择一项比较重要的因素作为参考因素，其他因素按照与参考因素的关联度进行归一化处理，以便比较各因素之间的关联度。

4. 计算关联度。对于每一个因素，将与参考因素的关联度求出来，并作归一化处理。

5. 确定权重。将各个因素的关联度进行加权平均处理，确定各因素的权重。

6. 分析结果。根据各因素的权重，可对各因素的影响程度进行分析，从而得出影响因素的重要程度和优先顺序。

总的来说，灰色关联度分析的目标是从多个相互关联的因素中，了解各因素之间的关联度，找到影响因素的顺序和重要性，进而为掌握其规律和发展提供参考。

九、dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用？

1、题目如下： 根据下表给出的数据，试用灰色关联分析方法分析某地区沙漠化土地面积与年降水量、大风日数、农牧业人口、耕地面积、牲畜总数之间的关系根据前面数据，运用灰色系统预测法对该地区的沙漠化发展趋势进行预测：

2、打开dps：选择其他，灰色系统方法，关联度分析：

3、设置参数：

4、输出结果：

5、可以把结果复制到表格中便于观察和分析：可以看到沙漠化土地和牲畜总数关联度最大为0.5506，因为牲畜的总量越多，食草量越大，对土地沙漠化的影响也越大，和年平均降水量关联度较低为0.2648.年降水量和年平均大风日数关联度最大为0.4638，同时年降水量也影响着沙漠化土地进程，和耕地面的关联度最小为0.2919。

6、灰色系统预测：

十、灰色关联分析还需要模型检验吗？

还需要，

系统分析：一般的抽象系统包含很多影响因素，多种因素的共同作用结果决定了该系统的发展态势。如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等等。

多因素之间的分析：哪些是主要因素，哪些是次要因素，哪些因素对系统发展影响大，哪些因素对系统发展影响小，哪些因素对系统发展起推动作用需强化发展，哪些因素对系统发展起阻碍作用需加以抑制。

系统分析方法（数理统计方向）：回归分析、方差分析、主成分分析等