MutualInfo - 차트 함수
MutualInfo는 두 필드 사이 또는 Aggr()에서 집계된 값 사이의 MI(상호 정보)를 계산합니다.
MutualInfo는 두 데이터 집합에 대해 집계된 상호 정보를 반환합니다. 이를 통해 필드와 잠재적인 동인 간의 주요 동인 분석이 가능합니다. 상호 정보는 데이터 집합 간의 관계를 측정하고 차트 차원에서 반복되는 (x, y) 쌍 값에 대해 집계됩니다. 상호 정보는 0과 1 사이에서 측정되며 백분위 수 값으로 형식을 지정할 수 있습니다. MutualInfo는 선택 또는 집합 표현식에 의해 정의됩니다.
MutualInfo를 사용하면 다양한 종류의 MI 분석이 가능합니다.
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쌍 단위 MI: 동인 필드와 대상 필드 사이의 MI를 계산합니다.
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값으로 동인 분석: MI는 동인 필드 및 대상 필드의 개별 필드 값 사이에서 계산됩니다.
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기능 선택: 그리드형 차트에서 MutualInfo를 사용하여 MI를 기반으로 모든 필드가 서로 비교되는 행렬을 만듭니다.
MutualInfo는 상호 정보를 공유하는 필드 간의 인과 관계를 반드시 나타내는 것은 아닙니다. 두 필드는 상호 정보를 공유할 수 있지만 서로 동일한 동인이 아닐 수 있습니다. 예를 들어, 아이스크림 판매량과 실외 온도를 비교할 때 MutualInfo는 둘 사이의 상호 정보를 표시합니다. 실외 온도가 아이스크림 판매를 유도하는지 여부(가능성 있음) 또는 아이스크림 판매가 실외 온도를 유도하는지 여부(가능성 낮음)는 표시하지 않습니다.
상호 정보를 계산할 때, 연결은 서로 다른 테이블에 있는 필드 값 간의 대응성과 및 빈도에 영향을 줍니다.
동일한 필드 또는 선택에 대해 반환되는 값은 약간 다를 수 있습니다. 이는 각 MutualInfo 호출이 무작위로 선택된 샘플과 MutualInfo 알고리즘에 내재하는 무작위성을 기반으로 작동하기 때문입니다.
MutualInfo는 Aggr() 함수에 적용할 수 있습니다.
구문:
MutualInfo({SetExpression}] [DISTINCT] [TOTAL] field1, field2 , datatype [, breakdownbyvalue [, samplesize ]])
반환 데이터 유형: 숫자
인수:
인수 | 설명 |
---|---|
field1, field2 | 상호 정보가 측정될 두 샘플 집합이 포함된 표현식 또는 필드입니다. |
datatype |
대상 및 동인에 포함된 데이터 유형은 다음과 같습니다. 불연속:불연속인 경우, 1 또는 'dd' 연속:연속인 경우, 2 또는 'cc' 연속:불연속인 경우, 3 또는 'cd' 불연속:연속인 경우, 4 또는 'dc' 데이터 유형은 대/소문자를 구분하지 않습니다. |
breakdownbyvalue |
동인의 값에 해당하는 정적 값입니다. 제공된 경우 계산은 해당 값에 대한 MI 기여도를 계산합니다. ValueList() 또는 ValueLoop()를 사용할 수 있습니다. Null()이 추가되면 계산은 동인의 모든 값에 대한 전체 MI를 계산합니다. 값별로 분류하려면 동인에 불연속 데이터가 있어야 합니다. |
samplesize |
대상 및 동인에서 샘플링할 값의 개수입니다. 임의로 샘플링합니다. MutualInfo에는 최소 샘플 크기 80이 필요합니다. 기본적으로 MutualInfo는 리소스 중심일 수 있으므로 MutualInfo로 최대 10,000개 데이터 쌍만 샘플링합니다. 샘플 크기에서 더 많은 데이터 쌍을 지정할 수 있습니다. MutualInfo 시간이 초과되면 샘플 크기를 줄입니다. |
SetExpression | 기본적으로 집계 함수는 선택에 의해 정의된 사용 가능한 레코드의 집합을 집계합니다. 집합 분석 표현식으로 대체 레코드 집합을 정의할 수 있습니다. |
DISTINCT | 함수 인수 앞에 DISTINCT라는 단어가 있을 경우 해당 함수 인수의 평가 결과로 생성된 중복이 무시됩니다. |
TOTAL |
TOTAL이 함수 인수 앞에 오는 경우, 현재 선택을 고려하되 현재 차원 값에 관련되지 않은 가능한 모든 값에 대한 계산이 실행됩니다. 즉, 차트 차원은 무시됩니다. TOTAL [<fld {.fld}>](여기서 TOTAL 한정자 뒤에는 하나 이상의 필드 이름 목록이 차트 차원 변수의 하위 집합으로 옴)을 사용하여 가능한 전체 값의 하위 집합을 만듭니다. |
제한 사항:
데이터 쌍의 한쪽 또는 양쪽에 텍스트 값, NULL 값, 누락된 값이 있으면 전체 데이터 쌍이 무시됩니다.
예 및 결과:
예제 스크립트를 앱에 추가하고 실행합니다. 결과를 보기 위해 결과 열에 나열된 필드를 앱의 시트에 추가합니다.
예 | 결과 |
---|---|
mutualinfo(Age, Salary, 1) |
차원 |
mutualinfo(TOTAL Age, Salary, 1, null(), 81) |
Gender 차원이 있는 필터 창을 만들고 선택 작업을 수행하면 Female을 선택한 경우 0.99805677이, Male을 선택한 경우 0.99847373이 결과로 표시됩니다. 이는 Gender의 다른 값에 속하지 않는 모든 결과가 선택에서 제외되기 때문입니다. |
mutualinfo(TOTAL Age, Gender, 1, ValueLoop(25,35)) |
0.68196996. Gender에서 값을 선택하면 이 값이 0으로 변경됩니다. |
mutualinfo({1} TOTAL Age, Salary, 1, null()) |
0.99820986. 이것은 선택과 관계가 없습니다. 집합 표현식 {1}이 모든 선택 및 차원을 무시합니다. |
예에서 사용된 데이터:
Salary:
LOAD * inline [
"Employee name"|Age|Gender|Salary
Aiden Charles|20|Male|25000
Ann Lindquist|69|Female|58000
Anna Johansen|37|Female|36000
Anna Karlsson|42|Female|23000
Antonio Garcia|20|Male|61000
Benjamin Smith|42|Male|27000
Bill Yang|49|Male|50000
Binh Protzmann|69|Male|21000
Bob Park|51|Male|54000
Brenda Davies|25|Male|32000
Celine Gagnon|48|Female|38000
Cezar Sandu|50|Male|46000
Charles Ingvar Jönsson|27|Male|58000
Charlotte Edberg|45|Female|56000
Cindy Lynn|69|Female|28000
Clark Wayne|63|Male|31000
Daroush Ferrara|31|Male|29000
David Cooper|37|Male|64000
David Leg|58|Male|57000
Eunice Goldblum|31|Female|32000
Freddy Halvorsen|25|Male|26000
Gauri Indu|36|Female|46000
George van Zaant|59|Male|47000
Glenn Brown|58|Male|40000
Harry Jones|38|Male|40000
Helen Brolin|52|Female|66000
Hiroshi Ito|24|Male|42000
Ian Underwood|40|Male|45000
Ingrid Hendrix|63|Female|27000
Ira Baumel|39|Female|39000
Jackie Kingsley|23|Female|28000
Jennica Williams|36|Female|48000
Jerry Tessel|31|Male|57000
Jim Bond|50|Male|58000
Joan Callins|60|Female|65000
Joan Cleaves|25|Female|61000
Joe Cheng|61|Male|41000
John Doe|36|Male|59000
John Lemon|43|Male|21000
Karen Helmkey|54|Female|25000
Karl Berger|38|Male|68000
Karl Straubaum|30|Male|40000
Kaya Alpan|32|Female|60000
Kenneth Finley|21|Male|25000
Leif Shine|63|Male|70000
Lennart Skoglund|63|Male|24000
Leona Korhonen|46|Female|50000
Lina André|50|Female|65000
Louis Presley|29|Male|36000
Luke Langston|50|Male|63000
Marcus Salvatori|31|Male|46000
Marie Simon|57|Female|23000
Mario Rossi|39|Male|62000
Markus Danzig|26|Male|48000
Michael Carlen|21|Male|45000
Michelle Tyson|44|Female|69000
Mike Ashkenaz|45|Male|68000
Miro Ito|40|Male|39000
Nina Mihn|62|Female|57000
Olivia Nguyen|35|Female|51000
Olivier Simenon|44|Male|31000
Östen Ärlig|68|Male|57000
Pamala Garcia|69|Female|29000
Paolo Romano|34|Male|45000
Pat Taylor|67|Female|69000
Paul Dupont|34|Male|38000
Peter Smith|56|Male|53000
Pierre Clouseau|21|Male|37000
Preben Jørgensen|35|Male|38000
Rey Jones|65|Female|20000
Ricardo Gucci|55|Male|65000
Richard Ranieri|30|Male|64000
Rob Carsson|46|Male|54000
Rolf Wesenlund|25|Male|51000
Ronaldo Costa|64|Male|39000
Sabrina Richards|57|Female|40000
Sato Hiromu|35|Male|21000
Sehoon Daw|57|Male|24000
Stefan Lind|67|Male|35000
Steve Cioazzi|58|Male|23000
Sunil Gupta|45|Male|40000
Sven Svensson|45|Male|55000
Tom Lindwall|46|Male|24000
Tomas Nilsson|27|Male|22000
Trinity Rizzo|52|Female|48000
Vanessa Lambert|54|Female|27000
] (delimiter is '|');