多次元勾配分析の制約の種類は何ですか？

次元の呪いと理解可能な結果の必要性は、キューブグレードの問題に対する効率的でスケーラブルなソリューションを見つけるための深刻な課題をもたらします。これは限定的ですが、制約付き多次元勾配分析と呼ばれるキューブグレード問題の興味深いバージョンです。検索スペースを減らし、興味深い結果を導き出すことができます。

次のような種類の制約があります-

• 重要性の制約 −これにより、少なくとも定義された数の基本セルまたは少なくとも特定の総売上高を含む、データ内で特定の「統計的有意性」を持つセルのみをテストできるようになります。データキューブのコンテキストでは、この制約は、解釈セットから多数の些細なセルを削除する氷山条件として容易になります。

• プローブの制約 −これは、検査の開始点として、いくつかの可能なセルからセルのサブセット（プローブセルと呼ばれる）を選択します。キューブ内の各セルを、特定のセルの特殊化、一般化、突然変異などの複数のセルと比較するために必要なキューブグレードの問題があるため、データキューブの測定値の大幅な変化に関連する同じセル特性のグループを導き出します。

• a、b、cの3つのセルが与えられ、aがbの記述である場合、それはbの子孫であると言えます。この方法では、bはaの一般化または祖先です。セルcは、2つの次元が1つの次元を除くすべてで同一の値を持ち、それらが変化する次元が「*」の値を持つことができない場合、aの突然変異です。

  セルaとcは処理された兄弟です。氷山の立方体だけを処理する場合でも、複数のペアを生成できます。プローブの制約により、ユーザーは分析サービスの対象となるセルのサブセットを定義できます。この方法では、研究はこれらの細胞と、同等の祖先、子孫、および兄弟との関係のみを対象としています。

• 勾配制約 −これは、勾配（測定値の変化）に対するユーザーの関心の範囲を指定します。ユーザーは通常、比較対象のセル（セクター）間の特定の変更方法のみに関心があります。

たとえば、プローブセルの平均利益と比較して平均利益が40％以上増加するセルのみに関心を持たせることができます。このような変化は、比較対象のセルの特定の測定値間の比率または差のいずれかの構造におけるしきい値として定義できます。プローブセルから変更を取得するセルは、勾配セルとして定義されます。