무작위 샘플링은 데이터 원본에서 행의 하위 집합을 선택합니다. 원본에서 선택하려는 행의 비율을 설정하거나 행의 개수를 설정하여 샘플링할 수 있습니다. 데이터 원본에 있는 모든 행의 선택 확률은 동일합니다. 선택한 데이터는 새 워크시트에 저장됩니다. 선택하지 않은 데이터를 다른 워크시트에 저장할 수도 있습니다.{0}일반적으로 이 방법은 마이닝에 사용할 데이터의 양을 줄이거나 큰 데이터 집합에서 고정 크기의 샘플을 추출하는 데 사용됩니다.
목록 유형 '%1!s!'의 항목 유형이 잘못되었습니다. 목록의 항목 유형 자체는 목록이 될 수 없으며 이 릴리스에서는 ID에서 파생된 유형을 항목 유형으로 사용할 수 없습니다.
목록, 폴더 및 문서 라이브러리를 만들고 삭제하고, 목록의 열 및 공용 보기를 추가하거나 제거하고, 문서 라이브러리의 속성을 변경합니다.
목록에서 이 특성을 제거하면 필터 식과 같이 이 특성과 관련된 모든 데이터도 쿼리에서 제거됩니다. {0} 특성을 목록에서 제거하시겠습니까?
목표 검색 도구는 현재 행의 열(대상 열)에 대해 원하는 값을 알고 있는 상황에서 원하는 값을 얻기 위해 다른 열(변경 열)을 변경하는 방법을 알고 싶은 경우 유용한 권장 사항을 제공합니다. 권장 사항은 테이블에서 검색된 ...
무작위 샘플링은 데이터 원본에서 행의 하위 집합을 선택합니다. 원본에서 선택하려는 행의 비율을 설정하거나 행의 개수를 설정하여 샘플링할 수 있습니다. 데이터 원본에 있는 모든 행의 선택 확률은 동일합니다. 선택한 데이터는 ...
무작위 샘플링은 데이터 원본에서 행의 하위 집합을 선택합니다. 원본에서 선택하려는 행의 비율을 설정하거나 행의 개수를 설정하여 샘플링할 수 있습니다. 데이터 원본에 있는 모든 행의 선택 확률은 동일합니다. 선택한 데이터는 ...
무작위 선택된 {0}%의 입력 데이터가 "{1}"(이)라는 새 스프레드시트로 복사됩니다. 나머지 {2}%의 데이터는 "{3}"(이)라는 새 스프레드시트로 복사됩니다.
무작위 선택된 {0}%의 입력 데이터가 학습 집합용 새 스프레드시트로 복사됩니다. 나머지 {1}%의 데이터는 테스트 집합용 새 스프레드시트로 복사됩니다.
문 INSERT INTO . '%s{name/}'.CASES는 마이닝 모델과 함께 사용할 수 없습니다. 이 문은 마이닝 구조와만 함께 사용할 수 있습니다.