[移行分析](flow_zone:ih43CUz)では、顧客がセグメント間をどのように移動するかに注目する。

![Transition Analysis Zone.png](HNaXKwINEByt)

[履歴スコア](dataset:customer_historical_data_scored) データセットは、各 customer_id の割り当てられたセグメントを時系列に含んでいます。最初の[ウィンドウ](recipe:compute_customer_historical_data_scored_transitions) レシピは、各顧客について、1期間のラグと参照ルックバック期間のラグを計算します。レシピの出力セクションで、カラム名を cluster_labels_lag_month と cluster_labels_lag_reference に変更し、一方のラグが月次推移を、他方がルックバック期間の推移を参照することを示すようにします。次に、[グルーピング](recipe:compute_segment_transitions)レシピでは、cluster_labels, cluster_labels_lag_month, cluster_labels_lag_reference をキーにセグメント遷移をカウントします。次の[ウィンドウ](recipe:compute_segment_transitions_share) レシピは、次の[準備](recipe:compute_transitions_share)レシピのカウントを正規化するために、各cluster_labelsのカウントの総和を計算します。

最後に、上の2つのグルーピングレシピで、月の遷移とリファレンスの遷移をそれぞれ集約します。これは、ダッシュボードにエクスポートされる[Sankey](https://www.dataiku.com/product/plugins/flow-charts/)チャートを使用して探索することができる合成データセットを生成します。フローゾーンの下部では、セグメントの安定性が月次遷移と参照遷移について別々に計算されます。これは、ラグセグメントがセグメントに等しいことにフィルタリングし、2期間のラグそれぞれの遷移を合計することで実現されます。その後、2つのデータセットを積み[Stack（重ね）](recipe:compute_transitions_stability)、両方の遷移の安定性を示す1つのユニークなグラフを作成します。


