我正在尝试选择那些收入总和在某个范围(vRevenueMin，vRevenueMax)之间的项目。 我已经尝试了下面的方程式，但对我不起作用。vRevenueMax)"}>}project_name)，project_name) 数据格式： project_name，RevenueAmount 答: 100 答: 70 B，30 C，10 非常感谢您的帮助
浏览 49提问于2020-04-11得票数 0
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我的目标只是在qlik意义上进行一套分析；我这样做了：我的目标是在哪里划船但<>的标志不起作用。如何在对CA par année
浏览 6提问于2022-03-18得票数 0
我想要的是一个表格和条形图，它给我每个月的value1之和，除以每个月的因子数(这个报告是每年的基数)。我的意思是，我把数据加载到qlik意义上，为期一年)。我使用start和end生成autoCalendar作为qlik数据管理器中的时间戳字段。在这里，月列和月列是qlik意义上的关系列。然后，我可以在表达式中计算和(Value1)，并得到与table2
浏览 3提问于2016-06-03得票数 0
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我是非常新的Qlik引擎API。我正在尝试实现一个包含维度、度量和时间框架细节的应用程序(比如上周、4天等)。作为输入将数据作为输出。
我正在使用网络套接字，使用json请求并得到响应。正如在HyperQube中提到的，我尝试过使用。所以，我给出了Date的维数，我可以得到数据，但是如何检索特定时间段的数据，就像我想要的那样，每天最后7天的印象计数。是否有任何关于json需要发送到引擎以获得数据响应的</em
浏览 1提问于2018-05-25得票数 0
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加载base64编码字段
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如此截图所示：
LIB CONNECT TO 'CRM'; someuninterestingfield2BASE64ENCODEDFIELDINEEDBASE64ENCODEDFIELDINEED有一个base64编码的xml文件，我需要它来进行分析。我不知道(我找不到任何关于在Qlik意义上</
浏览 15提问于2016-09-07得票数 0
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有人能指出特征选择和聚类以及降维算法之间的区别吗？聚类帮助我们指出哪些变量簇清楚地定义了输出。这与降维算法不一样吗？特征选择+聚类不是和降维算法一样吗？
浏览 4提问于2015-10-27得票数 0
我构建了一个web应用程序，它嵌入了一个Qlik感觉iframe，这意味着来自外部服务器的iframe。cors', headers: { 'X-Qlik-xrfkey进行身份验证，我使用了JWT，我在Qlik意义上注册了JWT。作为回复，我得到一个响应头&q
浏览 5提问于2021-06-24得票数 1
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所以我有数据，我想数一下标签：A Man, kindC Man, badE Girl
我已经将数据放在Qlik意义上，并根据标签创建了饼图，结果是：Man, kind = 1; girl ,kind = 1; man, bad = 1; man = 1; g
浏览 10提问于2019-11-11得票数 2
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在将支持向量机应用于我的数据之前，我想通过主成分分析来减少它的维数。我应该分开Train data和Test data，然后分别对它们应用PCA，还是将PCA应用于这两个集合的合并，然后将它们分开？
浏览 3提问于2016-08-28得票数 1
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我有一个Qlik Sense中的趋势图，其中我应用了以下条件来过滤数据：
avg({$<DATA_SUBJECT_NAME={'CALL','ACCOUNT','IDENTITY','FINANCIALTRANSACTIONS
浏览 12提问于2017-08-24得票数 0
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我明白，当具体提到“可视化”时，意味着非线性维数约简可以很好地洞察其低维投影中的数据，但最常见的是，这种低维投影不能用于机器学习算法，因为高维结构的一些信息丢失了(粗略)。然而，这里的问题是，如果在可视化中观察到“集群”，那么将聚类算法应用于低维转换数据并分别分析集群或组是可以接受的吗？例如，我将T应用于相当高维度的数据(40个特性)，并获得以下表示：不考虑
浏览 0提问于2016-03-31得票数 4
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在问题中，我问模型中向量的合理维数是多少。由于k很大，维数太大，无法有效地进行管理，因此为了减少维数，进行了主成分分析。在这样的应用程序中，通常产生的向量维(与启动的k -dimension向量相关)是什么？
浏览 3提问于2016-10-03得票数 0
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我是Qlik sense的新手，我有一个问题:我有一个透视表，它在行上有一个时间维度，比如" quarters "，它可以取值Q_1，Q_2，Q_3。列上有各种度量，例如，有两个度量分别包含"sold items“和"orders”的数量，我想使用"sold items“的销售日期和"orders”的订单日期按季度聚合这些数量。更具体地说，在( Q_1，sold_items)对应的单元格上，例如，我想查看销售日期为Q_1
浏览 3提问于2021-05-20得票数 0
我正在尝试使用Qlik集合分析和范围和来计算在该月的某个时间点处于活动状态的记录的总数id state created_date modified_date6 active 10/02/2015 10/02/2015
7 expired 10/03/2015 11/
浏览 0提问于2015-11-29得票数 1
这是我的新分析代码： (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){我的分析就在标签后面
浏览 0提问于2014-02-03得票数 1
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我想使用MatLab中的主成分分析(PCA)将一个更大的维数矩阵(如2000*768)减少到一些较低的维数(如200*768或400*400 (不固定))。我想这样做是为了减少特征维数。
浏览 4提问于2015-05-08得票数 0
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科学学习中PCA的质量
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我使用主成分分析( PCA )来转换我的特征，以减少维数。为了调整维数，我需要知道PCA对原始特征描述得有多好。如何在科学学习中确定这一点？
浏览 2提问于2016-06-18得票数 2
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推理时的单幅图像特征约简
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在训练时，我要减少特征向量维数。我使用PCA来减少维数。pp = PCA(n_components=400).fit(features)主成分分析需要m x n数据集来确定方差。但在推理时，我只有一幅图像和相应的一维特征向量。我想知道如何在推理时减少特征向量以匹配训练维数。
浏览 5提问于2020-07-30得票数 1
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我正在研究神经网络，我目前正在创建一个感知器，它将作为一组人脸图像数据集的分类器。我需要对我的数据集进行主成分分析( pca )，然后将样本分成两个不同的集合进行训练和测试。通过这样做，我降低了数据的维数，同时压缩了图像的大小。
然而，我不是统计学家，在没有任何具体公式的情况下，我在确定pca方法使用的主成分数时遇到了一些问题。我的数据集是一个4096x400的数
浏览 6提问于2014-11-22得票数 0
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我想要可视化的主题建模与LDA-算法。我使用称为"pyldavis“的python模块，并使用jupyter笔记本作为环境。pyLDAvis.sklearn.prepare(lda_tf, dtm_tf, tf_vectorizer, mds='tsne')
mds :函数或函数的字符串表示以topic_term_dists作为输入并以2距离矩阵输出n_topics的函数。输出接近主题之间的距离。有关默认函数<e
浏览 7提问于2018-06-19得票数 2
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