nó Sequência

O Nó Sequencia descobre padrões em dados sequenciais ou orientados a tempo, no formato bread -> cheese. Os elementos de uma sequência são conjuntos de itens que constituem uma única transação.

Por exemplo, se uma pessoa vai à loja e compra pão e leite e, alguns dias depois, retorna à loja e compra um algum queijo, a atividade de compra dessa pessoa pode ser representada como dois conjuntos de itens. O primeiro conjunto de itens contém pão e leite, e o segundo contém queijo. A sequência é uma lista de conjuntos de itens que tendem a ocorrer em uma ordem previsível. O nó de Sequência detecta sequências frequentes e cria um nó de modelo gerado que pode ser usado para fazer predições.

Requisitos. Para criar um conjunto de regras de Sequência, é necessário especificar um campo de ID, um campo de tempo opcional e um ou mais campos de conteúdo. Observe que essas configurações devem ser feitas na guia Campos do nó de modelagem e não podem ser lidas a partir de um nó Tipo de envio de dados. O campo de ID pode ter qualquer nível de papel ou medição. Se você especificar um campo de tempo, ele poderá ter qualquer papel, mas seu armazenamento deverá ser numérico, de data, de hora ou de registro de data e hora. Se você não especificar um campo de tempo, o nó Sequência usará um registro de data e hora implícito, em vigor usando números de linhas como valores de tempo. Os campos de conteúdo podem ter qualquer nível de medição e papel, mas todos os campos de conteúdo devem ser do mesmo tipo. Se forem numéricos, eles deverão ser intervalos de números inteiros (não intervalos reais).

Fortes. O nó Sequência é baseado no algoritmo de regras de associação CARMA, que usa um método eficiente de duas passagens para localizar sequências. Além disso, o nó do modelo gerado criado por um nó Sequência pode ser inserido em um fluxo de dados para criar predições. O nó do modelo gerado também pode gerar supernós para detectar e contar sequências específicas e para fazer previsões com base em sequências específicas.