Giới thiệu về Machine Learning với Google Trang tính
Google Sheets là một công cụ phân tích mạnh mẽ, bạn có thể thực hiện các tác vụ machine learning cơ bản trong Google Sheets. Google Trang tính cung cấp các chức năng, tiện ích bổ sung và tích hợp tích hợp để thực hiện các tác vụ học máy. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn cách sử dụng công nghệ máy học với Google Trang tính.
Hãy xem xét một tập dữ liệu bán hàng để áp dụng các khái niệm máy học như phân tích hồi quy, phân loại và dự đoán xu hướng bằng Google Trang tính.
1. Hồi quy tuyến tính để dự đoán doanh số
Hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán biến mục tiêu dựa trên một hoặc nhiều biến đầu vào. Bạn có thể sử dụng hàm LINEST trong Google Trang tính để dự đoán tổng doanh số dựa trên Đơn vị đã bán.
- Chọn cột Số lượng đã bán và Tổng doanh số, đây sẽ là các biến đầu vào và đầu ra.
- Chọn một ô và chèn công thức sau.
Công thức:
=LINEST(G2:G71, E2:E71, TRUE, TRUE)
Điều này sẽ trả về một tập hợp thống kê hồi quy dựa trên cột Đơn vị đã bán và Tổng doanh số.
Bộ thống kê hồi quy:
- Giá trị đầu tiên 27.02405783 là độ dốc (m).
- Giá trị thứ hai -42.01697274 là phần chặn (b).
Giải thích kết quả :Phương trình hồi quy là:
Total Sales = m * Units Sold + b
Công thức:
Công thức này dự đoán giá trị bán hàng trong tương lai dựa trên giá trị đơn vị và hồi quy.
2. Phân tích xu hướng – Dự đoán doanh số trong tương lai
Phân tích xu hướng liên quan đến việc xác định các mẫu dữ liệu theo thời gian. Trong trường hợp này, chúng tôi có thể dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu bán hàng trước đây.
Chèn biểu đồ dạng đường
- Chọn cột Ngày và Tổng doanh số của bạn.
- Đi tới Chèn tab>> chọn Biểu đồ>> từ Thiết lập>> chọn Biểu đồ đường để hình dung xu hướng bán hàng theo thời gian.
Thêm Đường xu hướng vào Bán hàng theo xu hướng:
- Nhấp vào Biểu đồ>> đi tới Trình chỉnh sửa biểu đồ .
- Trong Tùy chỉnh tab>> chọn Bộ truyện, rồi kiểm tra Đường xu hướng cái hộp.
- Định dạng Màu đường và Độ mờ của dòng .
- Đường xu hướng sẽ được thêm vào biểu đồ.
Sử dụng hàm TREND :
Nếu bạn muốn dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai, hãy sử dụng hàm TREND. Ví dụ:bạn có thể sử dụng nó để dự đoán doanh số bán hàng cho ngày hôm sau.
Công thức:
=TREND(G2:G70, E2:E70, E71)
Công thức này dự đoán tổng doanh số bán hàng cho giá trị tiếp theo trong cột Đơn vị đã bán (E71). 
3. Sử dụng ML đơn giản cho Tiện ích bổ sung Trang tính
Bạn có thể sử dụng Simple ML để xây dựng mô hình hồi quy dự đoán Tổng doanh số dựa trên các tính năng như Số lượng đã bán, Khu vực hoặc Sản phẩm. Điều này giúp bạn dự báo xu hướng bán hàng hoặc xác định các yếu tố thúc đẩy chính.
Cài đặt tiện ích bổ sung :
- Đi tới Tiện ích mở rộng tab>> từ Tiện ích bổ sung>> chọn Tải tiện ích bổ sung .
- Trong thanh tìm kiếm, tìm kiếm ML đơn giản .
- Chọn và Cài đặt từ cửa hàng tiện ích bổ sung.
- Cấp các quyền cần thiết,
Sử dụng ML đơn giản trong trang tính của bạn:
Giả sử bạn thiếu một số giá trị trong tập dữ liệu của mình. Bạn có thể dự đoán các giá trị còn thiếu bằng cách sử dụng tiện ích bổ sung này.
- Đi tới Tiện ích mở rộng tab>> chọn ML đơn giản cho Trang tính>> nhấp vào Bắt đầu .
- Từ Ngăn tác vụ >> chọn Dự đoán giá trị bị thiếu .
- Chọn cột chứa các giá trị còn thiếu của bạn (ví dụ:Tổng doanh số)>> nhấp vào Dự đoán .
Các giá trị bị thiếu sẽ được thêm vào trang tính trong một cột mới.
Giờ đây, bạn có thể sử dụng tất cả các dự đoán có sẵn dựa trên yêu cầu của mình từ Simple ML.
4. Cài đặt Tiện ích bổ sung BigML cho Google Trang tính
- Điều hướng đến Tiện ích mở rộng tab>> từ Tiện ích bổ sung>> chọn Tải tiện ích bổ sung .
- Tìm kiếm BigML cho Trang tính>> nhấp vào Cài đặt và làm theo lời nhắc để cấp phép tiện ích bổ sung.
Kết nối Google Trang tính với BigML:
- Đi tới Tiện ích mở rộng tab>> chọn BigML>> chọn Bắt đầu .
- BigML sẽ xuất hiện trong ngăn tác vụ.
- Đăng nhập bằng thông tin xác thực BigML của bạn hoặc tạo tài khoản.
- Chọn trang tính trong Trang tính Google của bạn và nhấp vào Gửi dữ liệu tới BigML .
Tạo và đào tạo mô hình trong BigML:
- Sau khi dữ liệu của bạn được tải lên BigML, hãy mở trang tổng quan BigML .
- Đi tới Nguồn tab>>Chọn Bộ dữ liệu 1 lần nhấp chuột để tạo tập dữ liệu.
- Để đào tạo mô hình của bạn, hãy chọn Tách tuyến tính . Nó sẽ chọn 80% dữ liệu để huấn luyện mô hình của bạn.
- Bây giờ bạn có thể thực hiện các dự đoán có sẵn.
- Hồi quy tuyến tính để dự đoán các giá trị liên tục (ví dụ:Tổng doanh số).
Đầu ra:
Giờ đây, bạn có thể sử dụng mô hình đã đào tạo để dự đoán kết quả cho các điểm dữ liệu mới ngay trong Google Trang tính từ các tùy chọn có sẵn.
Kết luận
Mặc dù Google Trang tính không được biết đến nhiều trong việc sử dụng máy học nhưng nó có thể xử lý các khái niệm về máy học, đặc biệt là đối với người mới bắt đầu. Từ hồi quy tuyến tính với các hàm tích hợp đến phân loại nâng cao bằng các tiện ích bổ sung, bạn có thể thực hiện các tác vụ thiết yếu mà không cần phần mềm chuyên dụng. Bạn có thể tận dụng các tiện ích bổ sung của bên thứ ba như BigML và Trang tính ML đơn giản để hiểu rõ hơn về dữ liệu bán hàng của mình bằng cách làm theo một số bước. Khám phá những kỹ thuật này để mở rộng khả năng phân tích của bạn bằng cách tích hợp Google Trang tính với các công cụ máy học nâng cao hơn.
Nhận MIỄN PHÍ Bài tập Excel nâng cao có Giải pháp!