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dt相关知识

DT时代下的数据挖掘有哪些特点？如何应用大数据
 DT时代的快速，大数据正在与各个行业所对接，大数据的相关技术和理念也逐渐的走向“神坛”，越来越多的人开始了解大数据，并学习大数据，当然，数据挖掘作为大数据应用中非常重要的一环，如今也开始解开神秘面纱。       其实，数据挖掘的概念并没有想想中的那么复杂，该理念自1996年被提出后就在不断的被应用，其概念是是：从海量的数据库中选择、探索、识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式以获取商业利益的非平凡的过程。而这个定义如今通过大数据来诠释则得到了更好的效果。       传统的数据挖掘与大数据时代的数据挖掘其实还存在着某些差异，我们可以从一下的两张图来了解       传统数据挖掘：        在大数据时代，数据挖掘的过程本质相同，但是有如下差异：       &nbs
ggplot2——坐标系篇
初始图样：library(ggplot2) dt = data.frame(A = 1:10, B = c(2,15,6,18,9,7,13,15,10,3), C = c('A','C','A','B','C','D','A','C','D','B')) p = ggplot(dt, aes(x = A, y = B, color = C, group = factor(1))) + geom_point(size = 3.8) + geom_line(size = 0.8) + geom_text(aes(label = B, vjust = 1.1, hjust = -0.5, angle = 45), show_guide = FALSE) ## 添加点的数值pimage.png如何修改坐标轴的显示范围：library(ggplot2) dt = data.frame(A = 1:10, B = c(2,15,6,18,9,7,13,15,10,3), C = c('A','C',
SQL Server 行列转换
报表显示需求，查询结果往往需要做一些行列转换或列行转换来显示。就以http://www.cnblogs.com/insus/articles/1968148.html这个例子的数据源做演示。正常查询结果显示和执行结果，如下：SELECT [RId],[DT],[Hits] FROM [dbo].[RecordHits]  下面演示，把[RId]和[DT]作为列显示：View Code SELECT [RID],SUM(CASE WHEN [DT] = '2011-01-23' THEN [Hits] END) AS '2011-01-23',SUM(CASE WHEN [DT] = '2011-01-24' THEN [Hits] END)&n
T-SQL OR
关键字OR，可应用在条件子句WHERE中，查询两个或以上不同条件。演示，数据来源，参考http://www.cnblogs.com/insus/articles/1968148.html，查询出日期为'2011-01-23' 或者为'2011-01-26'的记录：View Code SELECT [RId],[DT],[Hits] FROM [dbo].[RecordHits]WHERE [DT] = '2011-01-23' OR [DT] = '2011-01-26' 执行结果：