HANA 加重スコア分析

HANA Weighted Score Analysis アルゴリズム用に設定できるプロパティです。

構文

加重スコアテーブルは、各基準の重要度が異なる場合に選択肢を評価する手段です。加重スコアテーブルでは、各選択肢に各基準のスコアが与えられます。これらのスコアは、各基準の重要度によって加重されます。すべての選択肢の加重スコアを合計して、その合計加重スコアが計算されます。合計スコアが最も高い選択肢が、最善の選択肢です。

加重スコアテーブルを使用して、将来の顧客行動を予測できます。最初にデータマイニングアプリケーションの履歴データに基づいてモデルを作成してから、そのモデルを新しいデータに適用して予測を行います。モデルの出力である予測を、スコアと呼びます。さまざまなディメンションを考慮することで、顧客の単一スコアを作成できます。

加重スコアテーブルで定義される関数は、変数の関数の線型結合です。

f(x1,…,xn) = w1× f 1(x1) + … + wn× f n(xn)

HANA 加重スコア分析
表 1: アルゴリズムプロパティ
プロパティ 説明
列名 分析の実行で使用する入力列を選択します。
タイプ 選択した列にカテゴリデータが含まれる場合はタイプとして "離散" を、選択した列に数値データが含まれる場合はタイプとして "連続" を選択します。
加重 選択した列の加重を入力します。デフォルト値は 0.0 です。
キーおよびスコア キーおよびスコアの値を入力します。
欠落値 欠落値の処理方法を選択します。
  • 無視: 機能またはターゲット変数に欠落値のあるレコードがアルゴリズムでスキップされます。
  • 保持: 欠落値がアルゴリズムで保持されます。
スレッド数 アルゴリズムの実行時に使用するスレッドの数を入力します。デフォルト値は 1 です。
予測列名 予測値を含む新しい列の名前を入力します。