Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Análisis de puntuaciones ponderadas de HANA.
Una tabla de puntuaciones ponderadas es un método para evaluar alternativas cuando la importancia de los criterios es diferente. En una tabla de puntuaciones ponderadas, cada alternativa recibe una puntuación para cada criterio. Estas puntuaciones se ponderan por la importancia de cada criterio. Todas las puntuaciones ponderadas de una alternativa se suman para calcular la puntuación ponderada total. La alternativa con la puntuación total más alta sería la mejor alternativa.
Puede utilizar tablas de puntuaciones ponderadas para predecir el comportamiento futuro de los clientes. Cree un modelo basado en datos históricos en la aplicación de minería de datos y aplique el modelo a los nuevos datos para realizar la predicción. Esta predicción (el resultado del modelo), se denomina puntuación. Puede crear una sola puntuación para sus clientes teniendo en cuenta diferentes dimensiones.
Una función definida por tablas de puntuaciones ponderadas es una combinación lineal de funciones de una variable.
f(x1,…,xn) = w1× f 1(x1) + … + wn× f n(xn)
| Propiedad | Descripción |
|---|---|
| Nombre de columna | Seleccione la columna de entrada con la que desea realizar el análisis. |
| Tipo | Seleccione el tipo "Discreta" si la columna tiene datos categóricos o "Continua" si los datos son numéricos. |
| Pesos | Introduzca las ponderaciones para la columna seleccionada. El valor predeterminado es 0.0. |
| Claves y puntuaciones | Introduzca los valores para las claves y puntuaciones. |
| Valores faltantes | Seleccione el método para manejar los valores perdidos.
|
| Número de subprocesos | Escriba el número de hilos que el algoritmo debe ejecutar. El valor predeterminado es 1. |
| Nombre de columna prevista | Introduzca un nombre para la nueva columna que contiene los valores previstos. |