Step 1. Pivoting the transactional

Step 1. Pivoting the transactional data
Before aggregating the detailed information to summarize customer behavior, records were
categorized according to the product group of the purchased item, the time zone (morning–
afternoon), and the day (weekdays–weekends) of transaction. The data had then been pivoted
and new fields were generated denoting spent amount for each category. This approach
enables to capture relative spending (per product group and date/time zone) with a single
subsequent aggregation command. Table 7.2 presents the pivoting for the transactional
records of Table 7.1. We assume that the third character of each product item code represents
its product group. The time zone grouping discerns morning transactions which took place
from 09:00 to 16:00, from afternoon transactions, done after 16:00. The second transaction
of cardholder C1 (INV2) had occurred on Saturday, 17th of March 2012; the rest of transactions
took place on weekdays.

Kết quả (Việt) 1:

Bước 1. Xoay vòng dữ liệu giao dịchTrước khi tập hợp các thông tin chi tiết tóm tắt hành vi của khách hàng, Hồ sơ đãphân loại theo nhóm sản phẩm mặt hàng mua, múi (buổi sáng-buổi chiều), và trong ngày (các ngày trong tuần-ngày cuối tuần) của giao dịch. Các dữ liệu sau đó đã được xoayvà lĩnh vực mới đã được tạo ra nghĩa là số tiền bỏ ra cho mỗi thể loại. Cách tiếp cận nàycho phép để nắm bắt tương đối chi tiêu (mỗi sản phẩm nhóm và ngày/thời gian zone) với một đĩa đơntiếp theo tập lệnh. Bảng 7.2 trình bày xoay vòng cho các giao dịchHồ sơ của bảng 7.1. Chúng tôi giả định rằng các ký tự thứ ba của mỗi mã hàng sản phẩm đại diện choNhóm sản phẩm của mình. Các múi giờ nhóm discerns giao dịch buổi sáng diễn ratừ 09:00 đến 16:00, từ giao dịch buổi chiều, bạn cần thực hiện sau khi 16:00. Giao dịch lần thứ haicủa chủ thẻ C1 (INV2) đã xảy ra vào ngày thứ bảy, 17 tháng 3 năm 2012; phần còn lại của giao dịchdiễn ra vào các ngày trong tuần.

Kết quả (Việt) 2:

Bước 1. Xoay vòng các dữ liệu giao dịch
Trước khi tập hợp các thông tin chi tiết để tóm tắt hành vi khách hàng, hồ sơ đã được
phân loại theo từng nhóm sản phẩm mặt hàng đã mua, múi giờ (morning-
buổi chiều), và các ngày (các ngày trong tuần, cuối tuần) của giao dịch. Các dữ liệu sau đó đã được xoay
và các lĩnh vực mới đã được tạo ra biểu thị dành số tiền cho mỗi thể loại. Cách tiếp cận này
cho phép để nắm bắt chi tiêu tương đối (mỗi nhóm sản phẩm và ngày / múi giờ) với một đơn
lệnh tập tiếp theo. Bảng 7.2 trình bày các pivoting cho các giao dịch
hồ sơ của Bảng 7.1. Chúng tôi giả định rằng nhân vật thứ ba của mỗi mã hàng sản phẩm đại diện cho
nhóm sản phẩm của mình. Các nhóm múi giờ phân biện giao dịch buổi sáng diễn ra
9:00-16:00, từ các giao dịch buổi chiều, thực hiện sau khi 16:00. Các giao dịch thứ hai
của chủ thẻ C1 (INV2) đã xảy ra vào ngày Thứ Bảy 17 tháng 3, năm 2012; phần còn lại của các giao dịch
diễn ra vào các ngày trong tuần.