Teradata分析関数は順序付きデータを分析します。順序付きデータとは、クリックストリーム、財務トランザクション、オンライン ユーザーの相互対話などの時系列データです。次のTeradata分析関数は、Teradata Database 16.20機能更新1の新機能です。
| 関数名 | 説明 |
|---|---|
| Attribution | 広範な分散モデルのアトリビューションを計算します。多くの場合、Webページの分析で使用されます。 |
| DecisionTreePredict | ML Engine DecisionTree関数によって生成されたモデルを使用して入力データを分析し、予測を行ないます。 |
| GLMPredict | ML Engine GLM関数によって生成されたモデルを使用して入力データを分析し、予測を行ないます。 |
| NaiveBayesPredict | ML Engine Naive Bayes Classifier関数によって生成されたモデルを使用して入力データを分析し、予測を行ないます。 |
| NaiveBayesTextClassifierPredict | ML Engine NaiveBayesTextClassifierTrainer関数によって生成されたモデルを使用して入力データを分析し、予測を行ないます。 |
| NPath | 1つ以上の入力からの一連の行に対して通常のパターン マッチングを実行します。 |
| RandomForestPredict | ML Engine RandomForest関数によって生成されたモデルを使用して入力データを分析し、予測を行ないます。 |
| Sessionize | クリックストリーム内の各クリックを固有のセッション識別子にマップします。 |
| SVMSparsePredict | ML Engine SVMSparse関数によって生成されたモデルを使用して入力データを分析し、予測を行ないます。 |
追加情報
Teradata分析関数の詳細については、<Teradata Vantage™ NewSQLエンジン分析関数、B035-1206>を参照してください。