Las funciones de minería de patrones frecuentes analizan datos multidimensionales para extraer combinaciones de atributos con diferencias significativas y cuantificar su impacto. Configure parámetros para optimizar los resultados de la minería.
get_patterns
get_patterns es un operador de minería de conjuntos de elementos frecuentes. Este operador extrae elementos frecuentes, combina y deduplica los resultados, y obtiene plantillas (conjuntos de elementos frecuentes) a partir de datos tabulares.
Sintaxis
get_patterns($TABLE, $HEADER, $PARAM)Parámetros
|
Parámetro |
Tipo de dato |
Obligatorio |
Descripción |
|
$TABLE |
row<array<T>, array<E>, ..., array<F>> |
Sí |
Tabla de entrada para la minería de elementos frecuentes. Cada columna representa una dimensión por analizar. |
|
$HEADER |
array<varchar> |
Sí |
Nombres de las columnas correspondientes a $TABLE. La cantidad de nombres en el encabezado debe coincidir con el número de columnas. |
|
$PARAM |
varchar |
No |
Para más información, consulte PARAM parameter description. |
Descripción del parámetro PARAM
|
Parámetro |
Descripción |
Tipo de parámetro |
Obligatorio |
Valor predeterminado |
Rango de valores |
|
minimum_support_fraction |
Umbral mínimo de soporte para los patrones de salida en el grupo de prueba. Por ejemplo, un patrón que aparece con una frecuencia de 0.1 tiene un soporte de 0.1. Ajuste este valor para controlar la cantidad de patrones devueltos. |
double |
No |
0.05 |
(0, 1) |
Ejemplos
-
Análisis de consulta:
Esta función se encuentra en versión preliminar pública. Debe agregar manualmente la instrucción
set session enable_remote_functions=true. Este requisito se eliminará en una versión futura.(*)| set session enable_remote_functions=true ; with t0 as (select JSON_EXTRACT_SCALAR(entity, '$.platform') AS platform, JSON_EXTRACT_SCALAR(entity, '$.region') AS region, cast(value as double) as value, if((value > 100), 'true', 'false') as anomaly_label from log), t1 as ( select array_agg(platform) as platform, array_agg(region) as region, array_agg(anomaly_label) as anomaly_label, array_agg(value) as value from t0), t2 as (select row(platform, region) as table_row from t1), t3 as (select get_patterns(table_row, ARRAY['platform', 'region']) as ret from t2) select * from t3 -
Resultados:
[["platform=eBay","platform=edX","platform=Amazon","platform=Skillshare","platform=Shopify","platform=Khan Academy","platform=Coursera","platform=Udemy","platform=Alibaba","platform=Taobao","platform=Snapchat","platform=Amazon Prime","platform=YouTube","platform=Hulu","platform=Peloton","platform=Twitter","platform=Fitbit","platform=Nike Training","platform=LinkedIn","platform=Instagram","platform=Disney+","platform=Strava","platform=MyFitnessPal","platform=Facebook","platform=Netflix","platform=Console","platform=Samsung SmartThings","platform=Apple HomeKit","platform=Mobile","platform=PC","platform=Google Home","platform=VR"],[156960,149760,148320,148320,146880,145440,139680,136800,133920,133920,96480,95040,92160,90720,90720,89280,89280,87840,84960,83520,83520,82080,82080,77760,70560,46080,41760,41760,34560,33120,31680,30240],null,null]
Descripción del valor de retorno
|
Parámetro |
Tipo |
Descripción |
Ejemplo |
|
$RET.patterns |
array<varchar> |
Conjuntos de elementos frecuentes extraídos como plantillas de tabla. Cada varchar es una expresión con condiciones conectadas mediante AND, como |
|
|
$RET.test_supports |
array<bigint> |
Número de apariciones de cada plantilla. |
|
|
$RET.labels |
array<bigint> |
Reservado para la clasificación automática futura de datos. Actualmente siempre devuelve |
|
|
$RET.error_msg |
array<varchar>/null |
Mensaje de error. Devuelve |
|