[顧客データ準備](flow_zone:IqC2HjM)ゾーンでは、[customer_data_renamed](dataset:customer_data_renamed)と[additional_information_renamed](dataset:additional_information_renamed)の両方のデータを準備します。

![Customer Data Preparation Zone.png](HovZGPZAtnWo)


最初のJoinレシピ([compute_customer_data_history](recipe:compute_customer_data_history), [compute_additional_information_history](recipe:compute_additional_information_history) )では、 [dates_history](dataset:dates_history) データセットとこれら二つの初期データセットそれぞれの間でデカルト積が計算される。これは、dates_historyデータセットの行数と同じ回数だけ初期データセットを複製するため、各履歴計算が期間ごとに実行されることになります。

次に、[Prepare Recipe](recipe:compute_customer_data_prepared)で、顧客年齢と口座年齢を、それぞれ基準日と誕生日の差、基準日と作成日の差として計算します。クリーンアップとして、2つの日付カラムは削除されます。

別の[Prepare Recipe](recipe:compute_additional_information_prepared)では、データセットの日付と基準日の間の時間が計算されます。これにより、[Dataikuアプリケーション](article:11)で定義されたルックバック期間に含まれる行にフラグを立てるin_history変数を定義することができます。in_historyがtrueの行のみが保持され、作成された一時的な変数は削除されます。最後に、[Grouping Recipe](recipe:compute_additional_information_last)は、顧客・参照日ごとに、各特徴の最後と平均を計算します。
