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Exploration des prédictions et des améliorations
Explorez les résultats prédits et comment les améliorer. Effectuez des analyses interactives « what if » et changez les sélections de fonctionnalités pour déterminer les scores de prédiction, les principaux facteurs de prédiction et les principales améliorations à apporter pour améliorer les scores de prédiction.
À propos des prédictions et des améliorations
Dans Einstein Discovery, une prédiction est une valeur probabiliste d'un résultat futur, calculée par un modèle prédictif. Les prédictions sont similaires au type d'analyse de régression ou d'apprentissage machine que la science des données conduit en utilisant des outils d'analyse avancés. Connaître les variables de prédicteur les plus influentes peut, par exemple, aider un responsable commercial ou marketing à déterminer les zones dans lesquelles il doit investir un budget et les zones moins importantes. Vous pouvez explorer les valeurs de variables qui augmentent ou diminuent le résultat souhaité.
Une amélioration est une action suggérée, basée sur des analyses prescriptives, qu'un utilisateur peut exécuter pour améliorer la probabilité d'un résultat souhaité. Les améliorations sont associées à des variables actionnables, qui sont des variables explicatives que des personnes peuvent contrôler. Vous pouvez par exemple déterminer la campagne marketing ou la stratégie commerciale à utiliser pour un client donné. Einstein Discovery recommande des actions spécifiques pour changer les prédicteurs et observer l'impact sur la prédiction.
Exploration des connaissances What Could Happen
Pour simuler et explorer les résultats futurs :
- Ouvrez un modèle.
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Cliquez sur Prédictions (1).
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Sous Sélectionner un groupe à prédire (2), sélectionnez une option d'une ou de plusieurs fonctionnalités.
Champ Description Prédiction Einstein Score de prédiction pour vos sélections. Calcul probabiliste du résultat basé sur le modèle. Principales améliorations Actions suggérées que vous pouvez effectuer pour améliorer le résultat prédit. Vue d'ensemble du modèle Métriques qui décrivent la qualité du modèle. Pour plus d'informations, consultez Évaluation de la qualité du modèle. Principaux facteurs de prédiction Variables explicatives, favorables et non favorables, les plus fortement associées au résultat prédit. Connaissances Toute page de connaissance associée à votre prédiction.
Remarque Une icône de bouclier indique que la variable est marquée comme confidentielle. -
Pour afficher les recommandations sur une fonctionnalité particulière, sélectionnez Actionnable.
Si des améliorations du résultat prédit sont statistiquement possibles pour la fonctionnalité sélectionnée, Einstein les affiche dans Principales améliorations.
