Wat zijn langzaam veranderende dimensies (SCD) en hoe beïnvloeden ze ML-features?

Langzaam Veranderende Dimensies (SCD) is een concept in datawarehousing dat beschrijft hoe om te gaan met veranderingen in dimensies (bijvoorbeeld attributen van gebruikers of producten) die zelden voorkomen, maar belangrijk zijn voor analyse.

In de context van machine learning beïnvloeden SCD de kwaliteit en actualiteit van features. Als attributen in de loop van de tijd veranderen (bijvoorbeeld, adreswijziging van een klant), is het belangrijk om deze veranderingen mee te nemen zodat het model wordt getraind op correcte data en nauwkeurige voorspellingen kan doen.

Er zijn verschillende types SCD:

• Type 1: overschrijven van oude data met nieuwe zonder geschiedenis te bewaren.
• Type 2: bewaren van de geschiedenis van veranderingen, bijvoorbeeld met tijdstempels of versies.
• Type 3: het opslaan van een beperkt aantal vorige waarden.

Voor ML-features betekent dit dat bij het voorbereiden van data rekening moet worden gehouden met de tijdscomponent en mogelijk tijdsdoorsneden of dataverschillen gebruikt moeten worden, zodat het model actuele en historische waarden kan zien, wat de voorspellingskwaliteit en de robuustheid van het model ten opzichte van veranderingen in de tijd verhoogt.