クラス比較はどのように実行されますか？

対照的なクラスからターゲットクラスを分類する階級差別または比較鉱山の特性評価。ターゲットクラスと対照クラスは、同じディメンションと属性を共有していれば、比較可能である必要があります。たとえば、person、address、elementsの3つのクラスは比較できません。しかし、過去3年間の売上高は同等のクラスであり、コンピュータサイエンスの候補者と物理学の候補者も同様です。

開発された技術は、複数の比較可能なクラス間のクラス比較を管理するために継続することができます。たとえば、クラスの特性化のために定義された属性の一般化プロセスを変更して、比較されるすべてのクラス間で一般化が同期的に実装されるようにすることができます。これにより、一部のクラスの属性を同様の抽象化レベルに一般化できます。

たとえば、2003年の売上と2004年の売上のAllElectronicsデータが与えられ、これら2つのクラスを比較できるとします。都市、州または州、および国レベルで抽象化されたディメンション領域を検討してください。すべてのクラスのデータは、同様の場所レベルに一般化する必要があります。

つまり、それらはすべて同期的に、都市レベル、責任または州レベル、または国レベルに一般化されます。これは、たとえば、2003年のバンクーバーの売上と2004年の米国の売上を比較するよりも役立ちます（つまり、売上データのすべてのセットが複数のレベルに一般化されています）。

ユーザーは、選択されたときに、選択したものとの自動同期比較を含めて上書きするオプションを持っている必要があります。次のようないくつかの手順があります-

• データ収集 −データベース内の関連するレコードのセットは、クエリ処理によって収集され、それに応じてターゲットクラスと1つまたは一連の対照的なクラスに分けられます。

• ディメンションの関連性分析 −複数のディメンションがある場合は、これらのクラスにディメンション関連性分析を実装して、さらに分析するために関連性の高いディメンションのみを選択する必要があります。

• 同期一般化 −一般化は、ユーザーまたは専門家が指定したディメンションしきい値によって管理されるレベルまでターゲットクラスに実装され、その結果、主要なターゲットクラスの関係になります。

• 導出された比較のプレゼンテーション −結果のクラス比較の説明は、表、グラフ、およびルールの形式で予測できます。このプレゼンテーションには通常、ターゲットクラスと対照的なクラスの比較を反映するカウント％（パーセンテージカウント）を含む「対照的な」測定が含まれます。

ユーザーは、取得したターゲットクラスと対照クラスに対してドリルダウン、ロールアップ、およびさまざまなOLAP操作を使用して、比較の説明を調整できます。