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数据挖掘-机器学习
机器学习是一类算法的总称，这些算法从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类。它不需要写任何与问题有关的特定代码，将数据输入泛型算法当中，在数据的基础上建立对应的逻辑，输出期望的结果。 机器学习Excel融合分析如何使用数据透视表实现行列不固定和动态扩展
1. 背景 数据透视表能通过对明细数据的聚合分类，可以方便快速的得出想要的结果。 在Excel融合分析里同样能够使用Excel自带的数据透视表，实现行列不固定和动态扩展的报表。 2. 要求 在数据透视表中，可以根据自己的需求将字段拖动到不同区域，实现报表的行列不固定和动态扩展。 月份在行区 … 3. 演示 本示例以“报表数据集”为例进行演示 1、登录电子表格，选择“报表数据集”，新建模型查询。 模型查询更多使用说明可参考文档电子表格-模型查询 2022-03-22_14-01-011.png 2、将模型查询中所需字段拖入到Excel融合分析中Excel融合分析如何使用数据透视表实现行列不固定和动态扩展
1. 背景 数据透视表能通过对明细数据的聚合分类，可以方便快速的得出想要的结果。 在Excel融合分析里同样能够使用Excel自带的数据透视表，实现行列不固定和动态扩展的报表。 2. 要求 在数据透视表中，可以根据自己的需求将字段拖动到不同区域，实现报表的行列不固定和动态扩展。 月份在行区 … 3. 演示 本示例以“报表数据集”为例进行演示 1、登录电子表格，选择“报表数据集”，新建模型查询。 模型查询更多使用说明可参考文档电子表格⬝ 模型查询示例 2022-03-22_14-01-011.png 2、将模型查询中所需字段拖入到Excel融合分析中数据挖掘-关联规则
关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系，可从数据中关联分析出如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。关联规则常用于做推荐问题分析。 关联规则数据挖掘-关联规则
关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系，可从数据中关联分析出如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。关联规则常用于做推荐问题分析。 关联规则MongoDB查看表对象数据结构
（本文档仅供参考） 问题 如何查看MongoDB数据库数据表对象数据结构? 解决方案 登录MongoDB客户端如下图: image2023-7-24_14-9-13.png 查看对象数据结构:db.getCollection('表名称').find().skip(0).limit(20).toArray() image2023-7-24_14-14-13.pngexcel导入模板报错：提供的数据似乎在Office 2007+XML中
（本文档仅供参考） 问题现象 1）Excel模板文件为xls； 2）excel导入模板导入数据报"导入失败：The supplied data appears to be in the Office 2007+ XML.You are calling the part of POI that deals with OLE2 Office Documents.You need to call a different part of POI to process this data (eg XSSF instead HSSF)"错误 worddav67672c27f6aff4d60345d42a6411225d.png 原理数据挖掘-高斯混合模型
概述 高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。高斯混合模型与K均值聚类不同，K均值是考虑每个数据点到某个类簇中心点的距离，而高斯混合模型是考虑数据点被分配到每个类簇的概率。 高斯混合模型适用于聚类问题中各个类别的尺寸不同，聚类间有相关关系的情况。 示例 使用“航空公司客户价值分析”案例数据，分析客户为高价值客户、一般客户、低价值客户。 图片37.png 高斯混合模型参数如下： 参数名称 值 说明 归一化 正则化 详情请参考 归一化 https数据挖掘-高斯混合模型
概述 高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。高斯混合模型与K均值聚类不同，K均值是考虑每个数据点到某个类簇中心点的距离，而高斯混合模型是考虑数据点被分配到每个类簇的概率。 高斯混合模型适用于聚类问题中各个类别的尺寸不同，聚类间有相关关系的情况。 示例 使用“航空公司客户价值分析”案例数据，分析客户为高价值客户、一般客户、低价值客户。 图片37.png 高斯混合模型参数如下： 参数名称 值 说明 归一化 正则化 详情请参考 归一化 https数据挖掘-词频统计
概述 用于统计词在文本出现的次数。该节点只能选取数组类型的数据。常用于展示词云图。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收分词后的数据集 输出 一个输出端口，用于输出词在文本出现的次数 参数设置 参数名称 说明 备注 选择标签列 选择需要统计的标签列 必填 示例 使用“深圳企业信息”示例数据，选择分词和停用词处理后的列(企业名称_seg_words_filtered)，输出结果如下图所示： 图片5.png 词频统计
