Teradata NewSQL Engine (NewSQL Engine)分析関数は、データ分析に特化しています。データには、クリックストリーム、財務トランザクション データ、ユーザーの相互関係データが含まれます。
| 関数名 | 説明 |
|---|---|
| Antiselect | AntiSelectはすべての列を返します(指定された列は除く)。 |
| Attribution | 幅広い分散モデルで属性を計算します。Webページの分析でよく使用されます。 |
| DecisionForestPredict | Teradata Machine Learning Engine (ML Engine) DecisionForest関数で出力されたモデル ファイルを使用して、入力データを分析し予測を行ないます。 |
| DecisionTreePredict | ML Engine DecisionTree関数で出力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関数で出力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。 |
| MovingAverage | 平均値を順次計算します。 |
| NaiveBayesPredict | ML Engine Naive Bayes分類子関数で出力されたモデル ファイルを使用して、入力データを分析し予測を行ないます。 |
| NaiveBayesTextClassifierPredict | ML Engine NaiveBayesTextClassifierTrainer関数で出力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。 |
| NGramSplitter | 入力ストリームをトークン化(分割)し、指定された区切り記号とリセット パラメータに基づいて、n multigramを送出します。センチメント分析、トピック識別、文書の分類に便利です。 |
| nPath | 1つ以上の入力から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。 |
| Pack | 複数列のデータを1つのデータ列にパックして圧縮します。 |
| Sessionize | クリックストリーム内の各クリックを固有セッション識別子にマップします。 |
| StringSimilarity | 指定した比較メソッドを使用して、2つの文字列間の類似性を計算します。 |
| SVMSparsePredict | ML Engine SVMSparse関数で出力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。 |
| アンパック | 1つのパック済み列から複数の列にデータをアンパックして展開します。 |
Teradata Database分析関数には、対応するML Engine関数があります。対応する関数の構文は異なる場合がありますが、同じ入力と引数の場合は同じ結果が生成されます(特定の関数に記載されている多少の例外があります)。
Teradata Database分析関数は、対応する多くのML Engine関数とは違い、列範囲をサポートしません。
Teradata Vantage™でML Engine関数を実行するには、Teradataサポート担当者までお問い合わせください。
その他の情報
| トピック | 参照 |
|---|---|
| ML Engine関数 | Teradata Vantage™機械学習エンジン分析関数リファレンス、B700-4003 |
| Aster Analytics関数 | Teradata Aster® Analytics Foundation User Guide、B700-1022 |
| Teradata DatabaseでのML Engine関数により出力されたモデル ファイルのインストール | Teradata Vantage™ ユーザー ガイド、B700-4002 |