11 2016 档案
摘要：FOR XML PATH 有的人可能知道有的人可能不知道，其实它就是将查询结果集以XML形式展现，有了它我们可以简化我们的查询语句实现一些以前可能需要借助函数活存储过程来完成的工作。那么以一个实例为主. 一.FOR XML PATH 简单介绍 那么还是首先来介绍一下FOR XML PATH ，假设现
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摘要：摘要：sql中的for xml语法为表转化为xml提供了很好的支持，当然使用同样的程序语言也能够达到同样的效果，但是有了for xml将使得这一切更加的方便。 主要内容： Select 的查询结果会作为行集返回，但是你同样可以在sql中指定for xml子句使得查询作为xml来检索。在for xml
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摘要：（1）Microsoft决策数算法 对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。它使用这些列的值或状态预测指定的可预测列的状态。具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 需求场景： 一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单。如挖掘最
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摘要：本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能（BI）中一系列数据挖掘算法的总结，其中涵盖各个算法的特点、应用场景、准确性验证以及结果预测操作等，所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例（AdventureWorksDW2008R2），数据库基于Microsoft SQL Server 2008，主要涉及
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摘要：前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全可以自己扩充，可以自定义挖掘算法，不过目前此系列中还不涉及，只涉及微软提供的算法，当然这些算法已经基本
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摘要：前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了，最近手头有点忙，鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后，本篇将是一个实操篇，当然前面我们总结了其它的微软一系列算法，为了方便大家阅读，我特地整理了一篇目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算
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摘要：前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，在开始Microsoft 神经网络分析算法之前，本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍，
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摘要：前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一篇中的关联规
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摘要：前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）、微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）、微软数据挖掘算法：Microsoft Naive Bayes 算法（3）、微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算
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摘要：前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，有兴趣的同学可以
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摘要：前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有
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摘要：微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 本文原文地址:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇） 前言 本篇文章主要是继续前几篇微软数据挖掘算法：Microsoft 决策树分析算法（1）、微软数据挖掘算法：Microsoft 聚类分析算法（2）、微软数据挖掘算法：M
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摘要：介绍: Microsoft Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可用于探索性和预测性建模。 Naïve Bayes 名称中的 Naïve 一词派生自这样一个事实：该算法使用贝叶斯技术，但未将可能存在的依赖关系考虑在内。 和其他 Microsoft 算法相比，此算法所需运算量较
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摘要：介绍: Microsoft 聚类分析算法是一种“分段”或“聚类分析”算法，它遍历数据集中的事例，以将它们分组到包含相似特征的分类中。 在浏览数据、标识数据中的异常及创建预测时，这些分组十分有用。 聚类分析模型标识数据集中可能无法通过随意观察在逻辑上得出的关系。 例如，轻松就能猜想到，骑自行车上下班的
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摘要：微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。 对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。 具体地说，该算法标识与可预测列相关的输
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摘要：1.异常是什么？ 是对问题的描述。讲问题进行对象的封装。 2.异常体系： Throwable --Error --Exception --RuntimeException 2.1异常体系的特点： 异常体系中的所有类以及建立的对象都具备可抛性，也就是说可以被throw和throws关键字所操作。 3.
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摘要：Soundex是一种语音算法，利用英文字的读音计算近似值，值由四个字符构成，第一个字符为英文字母，后三个为数字。在拼音文字中有时会有会念但不能拼出正确字的情形，可用Soundex做类似模糊匹配的效果。 之前做过模糊匹配，用的是正则表达式。但显然，用签名算法的效率更高。 算法简要说明 将英文字按以下规
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