Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Apriori de HANA.
Use este algoritmo para localizar patrones frecuentes de conjuntos de elementos en grandes conjuntos de datos transaccionales para generar reglas de asociaciones. Este algoritmo sirve para averiguar qué productos y servicios suelen comprar simultáneamente los clientes. Al analizar las tendencias de compra de los clientes con los análisis de asociaciones, puede prever su comportamiento en un futuro.
Por ejemplo, si contamos con la información de que un cliente que compra zapatos es más probable que compre calcetines en esa misma compra, ésta se puede representar con una regla de asociación (con un mínimo dado de compatibilidad y un mínimo de confianza)como: Zapatos=> Calcetines [compatibilidad = 0,5, confianza= 0,1]
| Propiedad | Descripción |
|---|---|
| Tipo a priori | Seleccione Apriori. |
| Columna de elementos | Seleccione las columnas que contengan los elementos a los que desea aplicar el algoritmo.. |
| Columna de ID de transacción | Seleccione la columna que contenga los ID de transacción a los que desea aplicar el algoritmo. |
| Valores faltantes | Seleccione el método para manejar los valores perdidos. Valores posibles:
|
| Compatibilidad | Introduzca un valor para el soporte mínimo de un elemento. El valor predeterminado es 0,1. |
| Confianza | Introduzca un valor para la confianza mínima de reglas/asociación. El valor predeterminado es 0,8. |
| Recuento máximo de elementos | Introduzca la longitud de los elementos iniciales y de los elementos dependientes de la salida. El valor predeterminado es 5. |
| Número de subprocesos | Escriba el número de hilos que el algoritmo debe ejecutar. El valor predeterminado es 1. |