5-7 シーケンス[モデル作成タブ]

1.ノードの目的

時系列を考慮したアソシエーション（連関）を発見します。顧客の施策誘導や設備や移動体のインシデント予測に利用します。

2.解説動画（60秒）

3.クイックスタート

視聴者の行動履歴が時系列に記録されたWebログデータです。
＊サンプルデータ（CSV）は[5.参考情報]からダウンロードできます。

[可変長ファイル]から[シークエンス]に接続します。

[可変長ファイル]で[データ型]タブの[値の読み込み]ボタン（赤枠）を押して[Page]のメンバーを認識させます（青枠）。[データ型]ノードを用いても結構です。

[Page]が[名義型]にならず[不明]となる場合

250種類以上のメンバーをもつ場合にはデータ型が[不明]と識別してフラグ化できないため、あらかじめツール＞ストリームのプロパティで変更しておきます。

[シーケンス]ノードを編集します。

[モデル]タブで適度な量のルールが発見されるように調節します。

[シーケンス]ノードを実行します。

モデルの解釈

[シーケンス]モデルナゲットをダブルクリックで参照します。赤枠のボタンを押して[インスタンス]、[ルールサポート]にチェックをいれます。

たとえば最初のルール（赤枠）は、「Page：“/sv/bookkeeper?”を4日視聴する人はもう１度視聴する（しやすい）」を表しています。

各指標の解釈は次の通りです。

前提条件がand条件の場合（青枠）も存在します。
「Page：“/sv/bookkeeper?” とPage：“/sv/help/en-us/adminhlp/adindex.htm ”を同じ日に視聴した人は、その後もう1度「Page：“/sv/bookkeeper?” を視聴する（しやすい）」というルールです。