WK-Affinität-Tool
Benutzerrolle – Anforderungen
Benutzerrolle* | Tool-/Funktionen-Zugriff |
|---|---|
Vollbenutzer | ✓ |
Basisbenutzer | X |
* Gilt für Kunden von Alteryx OneProfessional und Enterprise Edition mit Designer-Versionen ab 2025.1.
Das Tool „WK-Affinität“ erstellt anhand von Transaktionsdaten eine Matrix, bei der jede Zeile einer Transaktion und die Spalten dem Satz aus Elementen entsprechen, die in der Transaktion vorhanden sein könnten. Wenn ein Element in einer Transaktion vorhanden war, hat er in der Matrix den Wert 1, andernfalls den Wert 0. Mithilfe der Matrix wird anschließend eine Matrix mit Affinitätsmaßen zwischen verschiedenen Elementen erstellt, die sich auf die Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens in derselben Transaktion beziehen. Wenn es also 500 Elemente gibt, enthält die resultierende Matrix 500 Zeilen und Spalten.
Dieses Tool skaliert mit der Anzahl der Transaktionsdatensätze, ist jedoch in der Anzahl der eindeutigen Elemente begrenzt, die es verarbeiten kann. Bei gewöhnlichen Laptop- und Desktop-Konfigurationen liegt die Grenze wahrscheinlich zwischen 3.000 und 5.000 eindeutigen Elementen.
Wichtig
Dieses Tool wird nicht automatisch mit Designer installiert. Um es zu verwenden, laden Sie die Alteryx-Prognose-Tools für Ihre Version von Alteryx Designer herunter und installieren Sie sie. Abhängig von Ihrem Alteryx-Kontotyp stehen Ihnen zwei Download-Optionen zur Verfügung:
Von Alteryx One herunterladen
Vom Alteryx Licensing & Downloads Portal herunterladen.
Weitere Informationen finden Sie unter Prognose-Tools herunterladen und verwenden.
Tool-Konfiguration
Transaktionsschlüsselfeld auswählen: Das ausgewählte Feld muss numerisch sein und sollte IDs für die Transaktionen enthalten.
Feld mit der Elementkennung auswählen: Das ausgewählte Feld sollte Namen oder IDs für die (zu vergleichenden) Elemente enthalten.
Affinitäts-Measure
Cosinus-Abstand: Ein Measure für den Abstand (d. h. Ungleichheit) zwischen 2 Elementen. Der Wert liegt zwischen 0 (am ähnlichsten) und 1 (am wenigsten ähnlich).
Cosinus-Ähnlichkeit: Ein Measure für die Ähnlichkeit zwischen 2 Elementen. Der Wert liegt zwischen 0 (am wenigsten ähnlich) und 1 (am ähnlichsten).
Kookkurenz: Eine Anzahl der Transaktionen, bei denen beide Elemente vorhanden waren
Anzahl der Datensätze pro Datenblock: Maximale Anzahl der gleichzeitig zu verarbeitenden Datensätze.
