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データベース理論において、分析ベーステーブルまたは分析ベーステーブル(ABT)は、分析モデルを構築し、対象の将来の行動をスコアリング(予測)するために使用されるフラットなテーブルです。[1]
このテーブル内の1つのレコードは分析レコードまたは分析レコード(AR )と呼ばれ、予測の対象(顧客など)を表し、この対象を説明するすべてのデータ(変数)を格納します。[2]たとえば対象が顧客である場合、レコードは顧客分析レコードまたは「CAR」と呼ばれることがあります。[3] [4] [5]
基本的に、データには 2 つのカテゴリがあります。主体は誰か (社会人口統計地理データ、イベントなど、組織に関連する主体の特性について説明します)、および主体は何をするか (主体の行動、製品の購入、製品の使用、支払い行動、関係インスタンスなどの特性について説明します)。
分析ベース テーブルは、一般的なビジネス上の問題の解決に適用できる、より一般的なインスタンスとして開発される場合もありますが、多くの場合、非常に特殊なビジネス上の問題の解決のために開発されます。
参考文献
- ^ 「SAS ヘルプセンター」。documentation.sas.com 。 2024年5月14日閲覧。
- ^ 「予測データ分析のための機械学習の基礎 第 2 章: データから洞察、そして意思決定へ - John Kelleher、Brian Mac Namee、Aoife D'Arcy」(PDF)。
- ^ Robert Nisbet、Gary Miner、Ken Yale、第 18 章 - データ準備クックブック、統計分析およびデータマイニングアプリケーションのハンドブック (第 2 版)、Academic Press、2018 年、727-740 ページ、ISBN 9780124166325、https://doi.org/10.1016/B978-0-12-416632-5.00018-9
- ^ Bohe, Astrid; Cervini, Gianluca; Zobi, Gianluca (2013-08-28). 「デジタル消費者データモデルと顧客分析記録」. EP2631851A1 . 2024-05-14閲覧。
{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=(ヘルプ)が必要です - ^ 「顧客分析記録」。Capgemini 。2024年5月14日閲覧。
