摘要：
转摘：https://segmentfault.com/a/1190000015613967 本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测，这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。 下面从特征工程开始讲述。 二、特征工程 特征工程包括 阅读全文
posted @ 2019-07-10 16:23 徐正柱- 阅读(624) 评论(0) 推荐(0)
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转摘：https://segmentfault.com/a/1190000015440560 一、数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包 1 import pandas as pd 2 import numpy as 阅读全文
posted @ 2019-07-10 15:46 徐正柱- 阅读(2193) 评论(1) 推荐(0)
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https://blog.csdn.net/capsicum29/article/details/76427138 微软账号 xuzz@vanke.com xzz.2 https://help.aliyun.com/document_detail/30268.html?spm=a2c4g.11186 阅读全文
posted @ 2018-05-24 16:43 徐正柱- 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)
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Option Explicit ValidationMode = True InteractiveMode = im_Batch Dim mdl ' the current model ' get the current active model Set mdl = ActiveModel If ( 阅读全文
posted @ 2017-06-20 14:35 徐正柱- 阅读(278) 评论(0) 推荐(0)
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Option Explicit Dim mdl ' the current model Set mdl = ActiveModel If (mdl Is Nothing) Then MsgBox "There is no Active Model" End If Dim HaveExcel Dim 阅读全文
posted @ 2017-06-20 14:32 徐正柱- 阅读(718) 评论(0) 推荐(0)
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WebLogic的启动是通过启动文件来完成的 包括启动管理服务器(startWebLogic) 启动被管服务器(startManagedWebLogic) 设置域环境(setDomainEnv) 关闭管理服务器(stopWebLogic) 关闭被管服务器(stopManagedWebLogic) … 阅读全文
posted @ 2017-06-01 16:58 徐正柱- 阅读(13395) 评论(0) 推荐(0)
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SELECT JB.ID_JOB, 作业ID JB.NAME, 作业名称 to_char(JB.DESCRIPTION) as JOB_DESCRIPTION , --作业描述 case when jl.status='end' then '完成' when jl.status='running' 阅读全文
posted @ 2017-03-17 09:19 徐正柱- 阅读(2338) 评论(0) 推荐(0)
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场景：假设有一张表数据量很大，需要按一个时间来循环增量抽取 方法：主要是通过JOB自身调用，实现循环调用，类似于 函数自调用 的循环。 1.JOB全图： 2.获取增量时间，并设置增量时间环境变量 3.通过增量环境变更，获取本次 增量数据 4.判断增量时间是否大于当前时间，判断是否继续执行一次的增量 阅读全文
posted @ 2017-01-11 16:59 徐正柱- 阅读(4714) 评论(1) 推荐(1)
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1.设计一个增量 配置表ETL_INCREMENTAL，用于配置表的增量时间等数据 2.增量JOB全图如下： 2.1获取增量时间变量，并设置增量变量 2.2 表的增量转换，在表中引用2.1的增量变量 2.3 完成增量后，修改配置表ETL_INCREMENTAL 阅读全文
posted @ 2017-01-11 16:31 徐正柱- 阅读(2356) 评论(0) 推荐(0)
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场景： 判断抽取的数据在目标库中是否已经存在(同一个病人是否已经存在治疗方案号)： 1.若不存在，则GROUPROWNO=1，并Insert into 目标库 ( 判断外关联字段是否为空 ) 2.若已存在(同一个病人是否已经存在治疗方案号) ，则判断更新时间是否相同 2.1若抽取数据的创建时间、修改 阅读全文
posted @ 2017-01-11 15:16 徐正柱- 阅读(2753) 评论(0) 推荐(0)
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