1. 神经网络分析excel数据怎么做
数据分析师最重要的是要具备结构化分析思维、业务理解能力和数据分析能力，数据分析师主要有以下几个任职要求：
1）结构化分析能力。具有严密的逻辑思维能力，能够系统的分析一个问题或者一个主题，而不是零散的分析某些点，分析过程严谨、合理，层次分明，遇到了问题大体知道该从哪些方面着手，而不是一团浆糊，大胆假设，小心求证，这是数据分析师最基本、最重要的能力。
2）业务理解能力。所有的数据分析都要落脚到业务，对业务的深入理解必不可少，对业务的洞察不能于弱产品经理、运营人员，还要熟悉所拥有的数据，作为数据和业务的桥梁，关注业务指标和工作方向，也是很重要的能力。
3）数据分析能力。工具是用来辅佐数据分析的，数据分析人员没有一两件趁手的数据分析工具是不行的，包括excel、SAS、Python、R、SPSS、IBM modeler等，熟悉SQL、Shell语言，还要熟悉Hadoop、Spark等大数据架构，了解逻辑回归、决策树、神经网络等流行的机器学习算法，熟悉数据仓库的知识，不需要懂多广多深，只要够日常工作就行。
4）沟通表达能力。能够和业务方很好的沟通，挖掘业务人员需求，了解产品和运营的工作计划和方向，构思数据产品，能够推动数据化运营，并能够分享、扩散数据化运营思维，不一定要求有多牛逼，但是至少能够表达清楚自己的意见。卓越的数据分析师就应该能讲故事、能吹牛逼，不断去扩大自己和数据分析的影响力。
5）创造性思维能力。能够积极主动思考数据运用场景，创造性解读数据包含的信息，提出创造性的解决方案和建议，创新数据应用，具有这种能力的人较少，具有的人有很大的加分，创造性思维来自勤于思考和广阔的视野。
6）项目推动能力。能够推动数据分析结果的落地执行，有相应的方法论，并不断量化数据分析成功，扩大数据分析的影响力，具有这种能力的人较少。
7）报告撰写能力。能够熟练撰写数据分析报告，报告有逻辑、美观大方，数据分析师的工作离开不各种各样的分析报告，算是分析师的一种基本功力。
2. 神经网络分析方法
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。
3. 如何用神经网络做分类
神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。
联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。
4. excel 神经网络
作为爱下古灵精怪app的人。以下app都是我深度使用，觉得非常值得推荐的!
整理完我才发现，我是这么喜欢下载新奇app，哈哈哈哈。
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1.Canva可画
推荐理由：懒人专属设计神器，上万模板随便挑，3分钟轻松做好一张图
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而且app内置的版权图片、字体、插画素材简直不要太多，个人使用有很多都是免费的！
在这里也安利一下Canva可画的中文网站，相较于App新增了智能抠图、动效、字体特效等功能，且搜集素材模板更加方便。
总而言之，从日常生活里的朋友圈图片，手机壁纸，自媒体的配图，视频模板，再到工作学习中的PPT工作报告，甚至是求职时的简历名片，用Canva可画都能做，而且操作容易出图快，这样的神器还不赶快用起来嘛！
2.西窗烛
这个app我进去简直震惊了，真是太多有才华的人，写的诗一点不输古代诗歌好吗?并且里面还可以自定义搜索作品集，诗人，想找什么，搜索一下就行了。
3.鹅说
看到这个app名字，你可能疑惑，鹅能说什么?哎~那可就都是你不知道的冷知识了。这个app专门写一些冷知识，是科普知识软件，拿来教小孩也是非常不错的。哈哈哈哈哈。
4.一个木函
这个app可就太厉害了，集各种应用于一身，关键他还小，不是很占内存。
5.实用工具箱
这个app跟一个木函一样，内存小，功能多，这个比一个木函功能更多，也是我最常用的app。
6.海岸盒子
这个app相对于前两个功能不多，但是有一些功能是那两没有的。但是画风优美，用着十分舒服。这个可能要百度搜索，要是找不到就来私信我。
以上三个app你随便下载一个，绝对错不了。
7.春秋航空
平时出差多的用户可以下载春秋航空app 我个人觉得这个航空机票性价比最高，服务也很好。
8.化妆品监管
这个app可就太厉害了，这是国家出品的app。小伙伴可以查自己的买的化妆品是不是真假，是否有国家明令禁止使用的化学元素。让你的化妆品更加透明，保护好小仙女们的脸蛋。
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5. 神经网络实例分析
不太好学！BP算法的学习速度很慢，其原因主要有：
由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；
存在麻痹现象，由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；
为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法将引起算法低效。
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