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数据挖掘-关联规则生成
89%），说明买了冻肉和啤酒的用户，很有可能购买蔬菜罐头。 商家可以考虑采取特殊的市场推广活动或手段（给买冻肉和啤酒、蔬菜罐头的客户打折）、货架设计（蔬菜罐头放在冻肉和啤酒相邻位置）等。 当然还有很多其他结论，可以帮助我们对商品的销售进行分析和处理，有利于提高商品销量，实现数据价值。 图片4.png 3.2数据挖掘 - 模型自学习和模型批量预测使用示例
的定时作业对话框点击"手动执行"。 worddav16f1ded9de413dc0c73dd6674873f53c.png 显示运行请求发送后，此时模型自学习正在运行。稍等片刻后（或者在模型自学习列表中看到已完成后），打开第二个实验（信用贷款批量预测），可以看到对应的预测模型已经被更新数据挖掘-梯度提升回归树
自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计数据挖掘-线性回归
。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参: 勾选该项，则系统自动调参数，不需要用户手电子表格切换报表
cell.style.cursor = "pointer"; //鼠标变手 var B3List = spreadsheetReport.getExpandedPositions("B3"); //获取B3的位置 var B3First = spreadsheetReport.parseCellIndexkettle集群实例
Kettle集群实例 Kettle cluster example 概述： 本文的实例是我在实验以后编写的，有详细的步骤截图说明，适用于初用KETTLE做集群的朋友作为参考。本文分两部分，先介绍实例操作后说原理。 Part A worddavfb08d71d65fe6be5fff754d4d517a9c0.png 配置jetty容器 配置文件在 $kettlehome$ \data-integration\pwd下，没有的话手动建立一下, 需要修改的是三个xml文件内容，其中master为主服务的配置，另外两个为子服务。 worddav97ca5929b7542304e4ecc03001c63a57.pngBI笔记之--- SSAS部署的几种方式
studio连接到恢复的SSAS库上手动的去更改。或者直接在SSMS中去更改。 方式三：ascmd.exe 以命令行的方式来部署。这个程序可以在类似下面的位置找到： C:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\Samples\Analysis Services自助数据集-界面介绍
数据选择区 显示可供选择的自助数据集的数据来源，包含：数据连接和数据集。 自助数据集-数据来源 表选择区 显示所选数据源下可供选择的表。 表集合区 通过拖拽的方式集合数据集所需的表，支持自动或手工创建表关系；支持添加筛选器实现数据结果过滤。 自助数据集-筛选器 表属性区用户
： 1.png 适用场景 临时账号：给用户试用时，管理员需要在系统中创建临时的账号，到期后只能一个个手动删除，产品提供用户账号有效期设置，到期后可自动禁用用户。 当用户和密码同时过期时，只显示用户过期提示且用户不能登录系统。 所属部门 设置用户所属部门，该项属于用户扩展属性设置，可在 系统选项 > 用户扩展分析报告-工具栏
功能 参数排版 参数排版时，允许对参数进行手工拖动改变其位置。 输出文字 双击空白单元格，即可输入文本内容。 该功能主要用于对参数进行说明。
