类别差异

通过CHAID决策树分析，研究发现，DSSM结果和年龄是结核病患者复发治疗类别的独立预测指标。此模型可帮助卫生部门识别高复发风险患者，为其提供适当指导和干预措施。

差异列表的内容挺实用，尤其是你要在 Oracle 上开发点东西的时候。每章都像是给你提前踩好坑，比如数据类型这块，Oracle 和别的数据库差别还挺大，不搞清楚容易出错。内置程序包和系统函数的整理也还不错，平时写 PL/SQL 脚本用得上的都在里面了。像DBMS_SCHEDULER和SYS_CONTEXT这种，不熟的可以翻一下，挺省事。系统字典表那章内容不多，但蛮关键。比如查表结构、空间使用啥的都得靠这些，像ALL_TAB_COLUMNS、DBA_TABLESPACES，这些表你得记住点。理念差异这一章偏理论，但建议别跳过。嗯，比如事务、NULL 值逻辑这些，Oracle 和 MySQL、SQ

这是一个详尽的职位类别多级分类表，类似智联招聘系统使用的三级分类结构。数据完备，以CSV格式提供，方便直接导入使用，总计包含2000个职位类别。

清洗类- 数据类型检查- 外键约束- 主键约束- 缺值处理- 空值域约束- 去重 转换类- Casewhent- 计数区间化- 字段类型转换- 数值区间化- 归一化- 属性交换- 关联规则数据生成- PCA 主成分分析 集成类- Delete 组件- Join 组件- Sort 组件- Where 组件 计算类- 计算生成列- Groupby 组件- 统计 抽样类- 分层抽样- 采样 集合类- 集合差- 集合交并 更新类- Update 组件- Insertupdate 组件 其他类- 数据集分割

类别的预测在数据挖掘里算是个蛮常见又挺实用的需求。常见的用法，比如给用户打标签、判断邮件是不是垃圾邮件，这类都属于分类问题。讲白了，就是用已有的样本去猜测新数据属于哪一类。嗯，想搞明白这个方向，有几个资源还挺不错，建议你瞅瞅。 数据挖掘分类算法浅析的文章蛮适合入门的，讲了决策树、SVM、Naive Bayes 这些经典算法。里面对比清晰，适合你快速理解各种算法怎么选场景用。想用来面试准备也挺合适，毕竟问分类算法的场景太多了。 想从更宏观的角度看看分类在整个数据挖掘中的地位？那就建议点开数据挖掘中的知识类别总览。它会把分类、聚类、关联规则挖掘这些通通理一遍，适合你在项目前定方向。 要是你对KNN

混淆矩阵直观展示了模型在多类别分类问题上的预测效果，揭示了每个类别样本被正确分类和错误分类的具体情况。

行业分类字典的 SQL 资源，整理得挺规整，尤其适合平时要企业信息或搞数据的朋友。它按照国家标准 GB/T 4754-2017 来的，行业划分清晰明了，基本上各行各业都覆盖到了。 压缩包里的是个行业类别字典.sql文件，一般用 WinRAR、7-Zip 这些工具都能直接解压。文件本身就是 SQL 格式，直接能拿去导入 MySQL，免去了自己动手整理行业分类的麻烦。 导入的过程也挺简单： 用MySQL Workbench或命令行连上你的数据库 新建个数据库，或者选一个已有的 执行 SQL 文件，命令行里用source /路径/行业类别字典.sql; 跑完以后查一下数据，用SEL

在 Access 数据库中，比较两个结构相同的表并生成差异数据，可以使用 SQL 查询实现。 方法一：使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 使用 LEFT JOIN 查询从左表（表1）中查找存在于右表（表2）中不存在的数据。 使用 RIGHT JOIN 查询从右表（表2）中查找存在于左表（表1）中不存在的数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 方法二：使用 NOT IN 查询表1中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表2中存在的记录，得到表1相对于表2的差异数据。 查询表2中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表1中存在的记录，得

安装 EasyAovWlxPlot 包 单指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 多指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 差异分析柱状图和箱线图

AccessCompare 是一个挺有意思的前端工具，专门用来比较不同代码版本之间的差异。