分析关键影响因素（Excel 表分析工具）
使用 “分析关键影响因素” 工具，可以选择包含目标结果的列，算法将确定哪些因素对结果的影响最大。
该工具可创建若干新数据表，这些表将报告与每个结果相关联的因素，并以图形方式显示它们之间存在关系的概率。 可以基于不同因素和结果对这些表进行筛选，以更深入地研究结果。
还可选择可能得到的一对结果并对它们进行比较。 例如，您可以比较不同的使用者组来确定可能影响决策的因素。
使用“分析关键影响因素”工具
打开 Excel 数据表。
在 “表工具”中的“ 分析 ”功能区上，单击“ 分析关键影响因素”。
选择单个列作为分析目标。
（可选）单击“ 选择要用于分析的列”。 在“ 高级列选择 ”对话框中，选择最有可能包含相关数据的列。 若要改进性能和精确性，请取消选择诸如 ID 或名称等对模式分析不重要的列。 单击“ 确定 ”关闭“ 高级列选择 ”对话框。
单击 “运行” 。
分析关键影响因素工具对数据进行分析以确定最佳设置，并自动设置所有参数。
如果未检测到模式，该向导会创建一个新工作表，该表含有对问题的说明。
如果检测到模式，则向导将在新的工作表中创建一个报表以显示这些模式。 报表被命名为列>的关键<影响因素。 可以按照以下步骤所述自定义该报表。
创建自定义报表
在“ 基于关键影响因素的歧视 ”对话框中，通过从“ 值 1 ”和“值 2”下拉列表中选择两个值来选择要比较的两个 值 。 例如，您可以将购买者与非购买者进行比较。
单击“ 添加报表”。
该向导将创建新工作表，并为每对关键因素比较添加一个表。
完成比较后，单击“ 关闭”。
了解关键影响因素报表
创建数据模型后， “分析关键影响因素” 工具将创建有助于浏览和比较关键影响因素的报表。
左侧的报表是默认情况下生成的一个报表。 其中显示对于结果列（因变量）影响最大的预测因子。
右侧的报表是可选报表，可通过比较两个特定的结果值创建该报表。 此报表将比较购买者与非购买者。
注意，对于所创建的每个报表都会添加一个新的工作表。 在创建表后，可移动这些表；我们将这些表并行放在一起进行比较。
相对影响
第一个报表中的阴影条指示此属性与结果的关联强度。
色条长度指示该因素影响结果的概率；因此，阴影条越长，关联性越强。
倾向于
第二个报表中，在两列中列出所比较的目标值，其中按置信度降序列出相关因素。
蓝色条显示导致结果的属性，“否” (=未购买) 。
红色条形图显示导致结果的属性，“是” (=购买了自行车) 。
阴影条的颜色是任意的， 在 Excel 中设置表设计选项即可更改这些颜色。
在比较两个值的报表中，第二个报表根据对目标值的影响程度为关键影响因素排名。
由于所有图表都基于 Excel 表，因此可进行筛选和排序，重点关注特定的因素或结果。
有关“分析关键影响因素”工具的详细信息
分析 关键影响因素 工具分析数据时，它将执行以下操作：
创建一个数据结构，其中存储有关数据分布的关键信息。
使用 Microsoft Naïve Bayes 算法创建一个模型。
创建将每列数据与指定结果关联起来的预测。
使用每个预测的置信度分数找出对产生目标结果影响最大的因素。
创建一个报表，其中描述按置信度得分排序的关键影响因素。
要求
如果目标列包含连续数值，该工具会自动将这些数值分组。 这些分组表示具有相似特征的事例的分类。 但该工具可能不会将这些数值分成用户友好组。 例如，报表可能包含“12.85701”等<分组，而报表用户通常希望看到使用整数的分组，例如 10-19、20-29 等。
如果希望以其他方式对数值数据分组，必须在创建分析之前以希望的方式拆分这些数据。 例如，可以使用 Excel 数据挖掘客户端中的 重新标记 工具在单独的列中创建新的分组标签，然后在分析中仅使用该新列。
相关工具
数据挖掘功能区提供了更高级的工具，包括自定义数据挖掘模型的功能
如果使用 分析关键影响因素 工具保存模型，则可以使用数据挖掘客户端浏览模型并更详细地浏览关系。 有关信息，请参阅浏览 Excel 中的模型 (SQL Server数据挖掘外接程序) 。 还可以使用 Microsoft Office Visio 创建图表和关系图，将关系显示为分类或依赖关系网络。 有关详细信息，请参阅排查 Visio 数据挖掘关系图 (SQL Server数据挖掘加载项) 。
注意
在关闭工作表或终止与 Analysis Services 服务器的连接时，将删除您使用表分析工具创建的模型。 因此，只有在连接处于打开状态时才能浏览模型。 如果关闭连接或关闭工作表，则无法在 Visio 中呈现模型。
有关分析关键影响因素工具使用的算法的详细信息，请参阅 SQL Server 联机丛书中的“Microsoft Naïve Bayes 算法”。