我們在進行資料探勘工作的時候，我們需要使用一些模型，而模型中還需要對資料型別進行處理，我們一定要重視模型的使用，這樣我們的資料探勘模型的成功率就能夠大增。我們在這篇文章中給大家介紹一下**模型，同時也給大家介紹一下資料探勘中使用的內容型別。
1.**模型
在**模型中，所有**工具都要求我們**連續數值。無法**已儲存為文字的數字。如果資料報含資料型別錯誤的數字列，可以使用excel函式建立數字資料型別正確的列的副本。如果執行此操作，請務必刪除包含文字數字的列的副本，以便值不會重複。當然，如果要建立回歸模型的散點圖，則輸入變數也必須是連續數字。這樣我們可以根據使用內容型別生成更好的模型。所謂「內容型別」是應用於列的屬性，用來指定模型使用列資料的方式。執行分析時，演算法可以使用內容型別作為說明或提示。如果使用在此外置程式中提供的嚮導和工具，則不必擔心內容型別。但是，如果使用將模型新增到結構建模選項將新模型新增到現有資料，則可能會得到與內容型別相關的錯誤。
得到錯誤的原因我們就必須清楚導致錯誤的原因是，某些型別的模型要求某種型別的資料。這些工具根據特定要求處理這些列，並且還新增內容型別屬性。因此，如果對完全不同的演算法重複使用資料，則可能需要更改資料型別或內容型別。
2.資料探勘中內容型別
我們現在給大家介紹一下資料探勘中使用的內容型別，資料探勘中使用的內容型別有離散、鍵、鍵序列、鍵時間。首先說一下離散，該列包含各值之間沒有連續體的有限數量的值。例如，性別列是乙個典型的離散屬性列，這是因為該資料表示特定數量的類別。然後我們給大家說一下鍵，該列唯一標識某一行。通常，鍵列是數值或文字識別符號，不應該用於分析，只應用於跟蹤記錄。時序鍵和序列鍵是例外。接著說一下鍵序列，該列包含表示事件序列的值。這些值是有序值，但不必按等差排列。鍵時間就是該列包含按順序排列並表示時間刻度的值。僅當模型為時序模型或順序分析和聚類分析模型時才能使用鍵時間內容型別。
在資料探勘工作中我們需要重視的有**模型的內容以及資料探勘中使用的內容型別，大家在做資料探勘工作的時候切莫忽視這兩個細節，只有這樣我們才能夠處理好當下的工作。
買記憶體，注意這兩點
由於電腦出廠時的記憶體比較小，一般的是4g，現在有好多童鞋的記憶體已經不能滿足他了，電腦工作的時候有一點的卡頓，那麼為了讓自己的電腦更加流暢，就給他裝上乙個記憶體條吧，來拓展一下他的記憶體，讓他更好的為你服務！但是現在記憶體條的 還是居高不下，為了讓自己舒服點，該出手時就出手 1.匹配正確的記憶體型...
使用count 要注意的兩點
一 null和false的不同 result count null result 0 result count false result 1 二 是否遞迴計算 food array fruits array orange banana veggie array carrot collard pea ...
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