Häufig gestellte Fragen

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Die Aktion biconnectedComponents wird verwendet, um die bikonnektierten Komponenten und die Artikulationspunkte eines Graphen zu berechnen. Ein Artikulationspunkt ist ein Knoten, dessen Entfernung die Anzahl der zusammenhängenden Komponenten eines Graphen erhöht....
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Eine bikonnektierte Komponente, auch als Block bezeichnet, ist ein maximaler bikonnektierter Teilgraph. Ein bikonnektierter Graph ist ein zusammenhängender Graph, der nicht in getrennte Teile zerfällt, wenn ein einzelner Knoten entfernt wird. Diese Komponenten sind wichtig für die Analyse der Rob...
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Die Aktion kann mehrere Ausgabetabellen erzeugen: 'out' für eine Zusammenfassung der bikonnektierten Komponenten, 'outLinks' für die Kanten der Komponenten, 'outNodes' für die Knoten und ihre Artikulationspunkt-Rolle, 'outBCTreeLinks' für die Kanten des Block-Cut-Baums und 'outBCTreeNodes' für ...
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Der Parameter 'direction' gibt an, ob der Eingabegraph als gerichtet ('DIRECTED') oder ungerichtet ('UNDIRECTED') betrachtet werden soll. Standardmäßig wird er als ungerichtet behandelt, was für die Analyse von bikonnektierten Komponenten typisch ist....
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Um die Ergebnisse für jeden Graphen zu speichern, wenn Sie eine 'groupBy'-Verarbeitung durchführen, müssen Sie den Parameter 'outGraphList' verwenden. Dieser Parameter erstellt eine Ausgabetabelle, die zusammenfassende Informationen über die im Speicher befindlichen Graphen enthält, die währen...
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Die Aktion `binning` führt eine unüberwachte Variablendiskretisierung durch. Das bedeutet, sie gruppiert die Werte einer kontinuierlichen Variable in eine kleinere Anzahl von 'Klassen' (Bins)....
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Die Aktion `binning` unterstützt drei Hauptmethoden, die über den Parameter `method` festgelegt werden: 'BUCKET' (erstellt Klassen gleicher Breite), 'QUANTILE' (erstellt Klassen mit gleicher Anzahl von Beobachtungen) und 'CUTPTS' (erstellt Klassen basierend auf benutzerdefinierten Trennpunkten)....
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Sie können den Parameter `nBinsArray` verwenden, um die Anzahl der Klassen anzugeben. Wenn Sie eine einzelne Ganzzahl angeben, wird diese für alle Variablen verwendet. Standardmäßig werden fünf Klassen erstellt....
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Mit dem Parameter `binMissing` (gesetzt auf TRUE) können Sie fehlende Werte in eine separate Klasse mit der ID 0 einteilen. Standardmäßig werden sie nicht in eine eigene Klasse eingeordnet....
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Ja, Sie können den Parameter `casOut` verwenden, um die Eingabetabelle mit den neuen klassierten Variablen zu speichern. Zusätzlich können Sie `casOutBinDetails` nutzen, um eine Tabelle mit detaillierten Informationen über die erstellten Klassen zu erzeugen....
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Der Parameter `cutPoints` wird ausschließlich mit der Methode `CUTPTS` verwendet, um die exakten Trennwerte zwischen den Klassen festzulegen. `binStarts` und `binEnds` hingegen definieren die Start- und Endpunkte der Klassen und können die aus den Daten ermittelten Minimal- und Maximalwerte übers...
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Die `binning`-Aktion wird verwendet, um eine unbeaufsichtigte Variablendiskretisierung durchzuführen. Dies bedeutet, dass sie kontinuierliche Variablen in eine festgelegte Anzahl von Intervallen (Bins) umwandelt, ohne die Zielvariable zu berücksichtigen....
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Die Aktion unterstützt drei Hauptmethoden, die über den `method`-Parameter festgelegt werden: `BUCKET` (erstellt Bins gleicher Breite), `QUANTILE` (erstellt Bins mit gleicher Häufigkeit, sodass jeder Bin ungefähr die gleiche Anzahl von Beobachtungen enthält) und `CUTPTS` (erstellt Bins basieren...
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Sie können die Anzahl der Bins mit dem Parameter `nBinsArray` (Alias: `nBins`) festlegen. Wenn Sie eine einzelne Ganzzahl angeben, wird diese für alle Variablen verwendet. Standardmäßig werden 5 Bins erstellt....
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Standardmäßig werden fehlende Werte nicht in einem separaten Bin zusammengefasst. Sie können jedoch den Parameter `binMissing` auf `TRUE` setzen, um alle fehlenden Werte in einem speziellen Bin mit der ID 0 zu gruppieren....
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Der `casOut`-Parameter gibt die Ausgabetabelle an, die die ursprünglichen Daten zusammen mit den neuen, diskretisierten Variablen enthält. Der `casOutBinDetails`-Parameter gibt eine separate Tabelle an, die detaillierte Informationen über die erstellten Bins enthält, wie z. B. deren Grenzen und ...
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Sie können den `code`-Parameter verwenden, um SAS-DATA-Step-Code zu generieren. Dieser Code kann in einer Ausgabetabelle gespeichert werden, die mit dem Unterparameter `casOut` innerhalb des `code`-Parameters angegeben wird. Dies ermöglicht die einfache Anwendung derselben Binning-Logik auf andere...
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Die `boxChart`-Aktion erstellt Box-Whisker-Diagramme, die auch als Box-Plots bekannt sind. Diese Diagramme sind nützlich für die statistische Prozesskontrolle (SPC), um die Verteilung von Prozessmessungen über verschiedene Untergruppen hinweg zu vergleichen....
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Der Parameter `table` ist obligatorisch. Er gibt die Eingabedatentabelle an, die die zu analysierenden Prozessmessungen enthält....
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Verwenden Sie den Parameter `controlStat`. Setzen Sie ihn auf `MEAN`, um Kontrollgrenzen für die Mittelwerte der Untergruppen zu berechnen, oder auf `MEDIAN` für die Mediane der Untergruppen....
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Sie können die berechneten Kontrollgrenzen in einer Ausgabedatentabelle speichern, indem Sie den Parameter `outLimitsTable` verwenden, um den Namen und die Bibliothek der Zieltabelle anzugeben....
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Die "Tests auf spezielle Ursachen" (auch als Western-Electric-Regeln bekannt) sind statistische Tests zur Erkennung von nicht zufälligen Mustern in einer Kontrollkarte. Sie können sie mit dem `primaryTests`-Parameter aktivieren, indem Sie die gewünschten Tests (z. B. `test1`, `test2` usw.) auf `t...
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Die Methode zur Schätzung der Standardabweichung wird mit dem `sMethod`-Parameter festgelegt. Mögliche Werte sind `RMSDF`, `RMVLUE`, `RNOWEIGHT`, `SMVLUE` und `SNOWEIGHT` (Standard)....
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Ja, Sie können Prozessfähigkeitsindizes berechnen, indem Sie eine Datentabelle mit Spezifikationsgrenzen über den `specsTable`-Parameter bereitstellen....
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Die `boxPlot`-Aktion berechnet Quantile, hohe und niedrige Whiskers sowie Ausreißer zur Analyse von Datenverteilungen....
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Die `boxPlot`-Aktion unterstützt zwei Hauptberechnungsmethoden, die über den `method`-Parameter festgelegt werden: die iterative Methode (`ITERATIVE`) und die exakte Methode (`EXACT`). Die iterative Methode ist der Standard....
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Ausreißer können durch Setzen des `outliers`-Parameters auf TRUE identifiziert werden. Mit `whiskerPercentile` können die Whiskers definiert werden, wobei Datenpunkte außerhalb dieser Grenzen als Ausreißer gelten. Die Parameter `nOutBins` und `nOutLimit` steuern, wie Ausreißer gemeldet werden,...
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Der `pctlDef`-Parameter wird verwendet, um eine von sechs Definitionen für die Berechnung von Quantilstatistiken (Perzentilen) festzulegen, wie sie in der Dokumentation der UNIVARIATE-Prozedur beschrieben sind. Der Standardwert ist 6, was einem iterativen Prozess entspricht....
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Die `brScore`-Aktion bewertet Textdaten basierend auf booleschen Regeln....
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Die Aktion erfordert die Eingabedatentabelle, die mit dem Parameter `table` angegeben wird, und eine Tabelle, die die Regelbegriffe enthält, die mit dem Parameter `ruleTerms` angegeben wird....
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Die Hauptausgabe ist eine Datentabelle, die mit dem Parameter `casOut` angegeben wird und die Ergebnisse der Regelübereinstimmung enthält, d. h. ob ein Dokument eine Regel erfüllt....
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Verwenden Sie den Parameter `docId`, um die Variable in der Eingabetabelle anzugeben, die die Dokumenten-ID enthält. Der Standardname der Variable ist `_document_`....
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Verwenden Sie den Parameter `termId`, um die Variable in der Eingabetabelle anzugeben, die die Begriffs-ID enthält. Der Standardname der Variable ist `_termnum_`....
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Ja, Sie können den Parameter `nThreads` verwenden, um die Anzahl der pro Knoten zu verwendenden Threads anzugeben. Der Wert muss eine ganze Zahl sein und der Standardwert ist 0....
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Die `brScore`-Aktion bewertet Textdaten basierend auf booleschen Regeln....
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Die Aktion `brScore` erfordert zwei Eingabetabellen: die `table`-Tabelle, die die zu bewertenden Textdaten enthält, und die `ruleTerms`-Tabelle, die die von der Trainingsaktion generierten Regelbegriffe enthält....
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Verwenden Sie den Parameter `docId`, um die Variable anzugeben, die die Dokument-ID enthält (Standard: `_document_`), und den Parameter `termId`, um die Variable anzugeben, die die Begriffs-ID enthält (Standard: `_termnum_`)....
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Ja, Sie können den Parameter `nThreads` verwenden, um die Anzahl der pro Knoten zu verwendenden Threads anzugeben, was die Leistung potenziell verbessern kann. Der Standardwert ist 0....
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Der Parameter `useOldNames` (Aliase: `legacyName`, `legacyNames`) gibt an, ob die alten Variablennamen verwendet werden sollen, die in der früheren HPBOOLRULE-Prozedur verwendet wurden. Der Standardwert ist FALSE....
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Die `buildAutoComplete`-Aktion erstellt eine Index-Tabelle zur automatischen Vervollständigung für Auto-Complete-Abfragen....
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Die erforderlichen Parameter für die `buildAutoComplete`-Aktion sind `casOut`, das die Ausgabe-Tabelle zur Speicherung der Begriffsliste angibt, und `index`, das die Eingabe-Index-Tabelle angibt, die zur Bereitstellung von Begriffen für die Aktion verwendet wird....
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Der `index`-Parameter gibt den Namen der Eingabe-Index-Tabelle an, die verwendet wird, um Begriffe in die `buildAutoComplete`-Aktion einzuspeisen....
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Der `casOut`-Parameter gibt den Namen der Ausgabe-Tabelle an, die zur Speicherung der Begriffsliste verwendet wird....
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Die `buildModel` Aktion erstellt ein leeres Deep-Learning-Modell. Dieses Modell dient als Grundlage, zu der dann Schichten hinzugefügt werden können, um eine spezifische Netzwerkarchitektur zu definieren....
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Mit der `buildModel` Aktion können drei Arten von Modellen erstellt werden, die über den `type` Parameter festgelegt werden: 'DNN' (Deep Neural Network), 'CNN' (Convolutional Neural Network) und 'RNN' (Recurrent Neural Network). Der Standardtyp ist 'DNN'....
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Der obligatorische Parameter für die `buildModel` Aktion ist `modelTable`. Dieser Parameter gibt den Namen einer In-Memory-Tabelle an, die zur Speicherung des erstellten Modells verwendet wird....
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Um den Modelltyp festzulegen, verwenden Sie den Parameter `type`. Sie können einen der folgenden Werte angeben: 'DNN' für ein tiefes, vollständig verbundenes neuronales Netzwerk, 'CNN' für ein faltendes neuronales Netzwerk oder 'RNN' für ein rekurrierendes neuronales Netzwerk....
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Der Parameter `modelTable` ist erforderlich. Er gibt den Namen einer In-Memory-Tabelle an, die zum Speichern des Modells verwendet wird....
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Der `type` Parameter kann verwendet werden, um die folgenden Modelltypen zu erstellen: 'CNN' für ein Convolutional Neural Network, 'DNN' für ein tiefes, vollständig verbundenes neuronales Netzwerk und 'RNN' für ein Recurrent Neural Network. Der Standardwert ist 'DNN'....
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Ja, der `nThreads` Parameter kann verwendet werden, um die Anzahl der zu verwendenden Threads festzulegen, obwohl die Dokumentation keine detaillierte Beschreibung seiner Funktionsweise liefert....
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