BottomCount (расширения интеллектуального анализа данных)
Возвращает заданное количество нижних строк, в порядке увеличения ранга, как указано в выражении.
Синтаксис
BottomCount(<table expression>, <rank expression>, <count>)
Область применения
Выражение, возвращающее таблицу (например, <table column reference>), или функция, возвращающая таблицу.
Тип возвращаемых данных
<table expression>
Замечания
Значение, полученное из аргумента <rank expression>, определяет порядок возрастания ранга строк, полученных из аргумента < table expression>, после чего возвращается количество нижних строк, определенных в аргументе <count>.
Примеры
В следующем примере создается прогнозирующий запрос к модели взаимосвязей, построенной с помощью учебника Учебник по основам интеллектуального анализа данных.
Чтобы понять, как работает функция BottomCount, лучше будет сначала выполнить прогнозирующий запрос, который возвращает только вложенную таблицу.
SELECT Predict ([Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 10)
FROM
[Association]
NATURAL PREDICTION JOIN
SELECT (SELECT 'Women''s Mountain Shorts' as [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t
![]() |
---|
В этом примере значение, заданное в качестве входных данных, содержит знак одинарной кавычки, а значит, его нужно экранировать и добавить перед ним еще один знак кавычки. При отсутствии уверенности в синтаксических конструкциях, используемых для вставки escape-символа, запросы можно создавать с помощью построителя прогнозирующих запросов. При выборе значения из раскрывающегося списка необходимый escape-символ вставляется автоматически. Дополнительные сведения см. в разделе Создание одноэлементного запроса в конструкторе интеллектуального анализа данных. |
Примеры результатов:
Модель |
$SUPPORT |
$PROBABILITY |
$ADJUSTEDPROBABILITY |
---|---|---|---|
Sport-100 |
4334 |
0.291283016 |
0.252695851 |
Фляга для воды |
2866 |
0.192620472 |
0.175205052 |
Ремонтный комплект |
2113 |
0.142012232 |
0.132389356 |
Камера шины для велосипеда Mountain |
1992 |
0.133879965 |
0.125304948 |
Mountain-200 |
1755 |
0.117951475 |
0.111260823 |
Камера шины для шоссейного велосипеда |
1588 |
0.106727603 |
0.101229538 |
Велосипедная шапочка |
1473 |
0.098998589 |
0.094256014 |
Набор крыльев для велосипеда Mountain |
1415 |
0.095100477 |
0.090718432 |
Держатель фляги для велосипеда Mountain |
1367 |
0.091874454 |
0.087780332 |
Держатель фляги для шоссейного велосипеда |
1195 |
0.080314537 |
0.077173962 |
Функция BottomCount принимает результаты этого запроса и возвращает строки с наименьшими значениями, сумма которых составляет заданную процентную долю.
SELECT
BottomCount
(
Predict ([Association].[v Assoc Seq Line Items],INCLUDE_STATISTICS,10),
$SUPPORT,
3)
FROM
[Association]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT (SELECT 'Women''s Mountain Shorts' as [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t
Первый аргумент функции BottomCount — это имя столбца таблицы. В этом примере для возврата вложенной таблицы нужно вызвать функцию Predict и использовать аргумент INCLUDE_STATISTICS.
Второй аргумент функции BottomCount — это столбец вложенной таблицы, используемый для упорядочения результатов. В этом примере параметр INCLUDE_STATISTICS возвращает столбцы $SUPPORT, $PROBABILTY и $ADJUSTED PROBABILITY. В этом примере используется столбец $SUPPORT, поскольку значения в нем не являются дробными и их легче проверять.
Третий аргумент функции BottomCount указывает количество строк. Чтобы получить три строки с минимальным рангом, упорядоченные по столбцу $SUPPORT, введите 3.
Примеры результатов:
Модель |
$SUPPORT |
$PROBABILITY |
$ADJUSTEDPROBABILITY |
---|---|---|---|
Держатель фляги для шоссейного велосипеда |
1195 |
0.080314537 |
0.077173962 |
Держатель фляги для велосипеда Mountain |
1367 |
0.091874454 |
0.087780332 |
Набор крыльев для велосипеда Mountain |
1415 |
0.095100477 |
0.090718432 |
Примечание. Этот пример приведен только для иллюстрации применения функции BottomCount. В зависимости от размера набора данных выполнение данного запроса может занять значительное время.
См. также
Справочник
Функции (расширения интеллектуального анализа данных)
Общие функции прогнозирования (расширения интеллектуального анализа данных)
BottomPercent (расширения интеллектуального анализа данных)