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A. It displays the item nos with their average quantity where the average quantity is more than double the minimum quantity of that item in the table.
B. It displays the item nos with their average quantity where the average quantity is more than double the overall minimum quantity of all the items in the table.
C. It gives an error because all the aggregate functions used in the having clause must be specified in the select list.
D. It gives an error because the having clause should be specified after the group by clause.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Secure Email Gatewayに関連する問題のトラブルシューティングに使用できる2つのログはどれですか? (2つ選択してください。)
A. esmanager.log
B. app.log
C. SecurityGateway_*.log
D. CloudConnector.log
E. httptransaction.log
Answer: B,D
Explanation:
Reference:
https://docs.vmware.com/en/VMware-Workspace-ONE-UEM/1810/vmware-airwatch-logging-guide.pdf

NEW QUESTION: 3
クラウドセンチメントローカルモデルの機能エンジニアリング戦略を実装する必要があります。
あなたは何をするべきか?
A. スピアマン相関係数を適用します。
B. 分散分析(ANOVA)を適用します。
C. 線形判別分析を適用します。
D. ピアソン相関係数を適用します。
Answer: C
Explanation:
The linear discriminant analysis method works only on continuous variables, not categorical or ordinal variables.
Linear discriminant analysis is similar to analysis of variance (ANOVA) in that it works by comparing the means of the variables.
Scenario:
Data scientists must build notebooks in a local environment using automatic feature engineering and model building in machine learning pipelines.
Experiments for local crowd sentiment models must combine local penalty detection data.
All shared features for local models are continuous variables.
Incorrect Answers:
B: The Pearson correlation coefficient, sometimes called Pearson's R test, is a statistical value that measures the linear relationship between two variables. By examining the coefficient values, you can infer something about the strength of the relationship between the two variables, and whether they are positively correlated or negatively correlated.
C: Spearman's correlation coefficient is designed for use with non-parametric and non-normally distributed data. Spearman's coefficient is a nonparametric measure of statistical dependence between two variables, and is sometimes denoted by the Greek letter rho. The Spearman's coefficient expresses the degree to which two variables are monotonically related. It is also called Spearman rank correlation, because it can be used with ordinal variables.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/fisher-linear-discriminant-analysis
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/compute-linear-correlation


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