위치:
변수에 대한 인사이트 탐색
설명 변수가 모델의 목표와 어떻게 연결되는지 살펴봅니다.
노트 이제 Einstein Discovery 스토리가 모델입니다. 어디에서든 이름을 쉽게 업데이트할 수 있다면 좋겠지만, 이름을 업데이트하는 동안 변경이 완료되기 전까지는 몇몇 장소에서 이전 이름이 사용될 수 있습니다.
모델 버전을 만들거나 모델을 열면 Einstein이 통계적으로 가장 유의미한 항목부터 시작해 모델에 표시되는 주요 인사이트의 목록을 표시합니다. 이러한 인사이트는 개요 수준에서 결과에 영향을 미치는 요소를 탐색할 수 있는 설명 인사이트입니다. 이러한 설명 인사이트는 비즈니스 인텔리전스(BI), 시각화 및 보고 제품에서 보이는 내용과 유사합니다.
이 초기의 필터링되지 않은 목록에는 모든 데이터의 인사이트가 포함되어 있습니다. 탐색에 중점을 두고 인사이트에 대해 자세히 알아보려면 변수 패널에서 변수를 선택합니다. 결과와 더 높은 상관 관계를 보여주는 변수로 시작하는 것이 일반적입니다.
상관 관계는 인과 관계가 아니라는 점에 유의하십시오. 상관 관계는 변수가 서로에게 인과적으로 영향을 미치는지 여부가 아닌 단지 변수 간 연관성의 강도를 설명합니다. 상관 관계가 통계적 링크뿐 아니라 그 이상을 나타내는지 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
- 모델을 엽니다.
-
변수 패널에서 조사하려는 변수를 선택합니다.
- 인사이트 목록에는 선택한 변수와 연결된 인사이트만 표시됩니다.
- 필터 선택기는 조사 중인 변수를 표시합니다.
- 목록의 첫 번째 인사이트는 선택된 변수가 결과와 어떻게 연결되는지를 보여줍니다. 변수와 관련된 모든 값의 요약을 나타냅니다.
- 목록의 후속 인사이트는 값 및 조건 조합이 결과와 어떻게 연결되는지 보여줍니다.
- 설명 인사이트 목록을 스크롤하고 원하는 인사이트를 살펴봅니다.
- 숫자 변수의 일차 인사이트 탐색
숫자 설명 변수를 선택하면 Einstein이 숫자 변수가 가로 축을 따라 표시된 막대 차트를 표시합니다. - 텍스트 변수의 일차 인사이트 탐색
텍스트(범주형) 변수를 선택하면 Einstein이 텍스트 변수가 가로 축을 따라 표시된 막대 차트를 표시합니다. - 날짜 변수의 일차 인사이트 탐색
날짜 변수를 선택하면 Einstein이 날짜 변수가 가로 축을 따라 표시된 차트를 표시합니다. - 이차 인사이트 탐색
이차 인사이트는 두 개의 설명 변수의 조합이 결과 변수의 변화를 설명하는 방식을 보여줍니다. 이차 분석에서 두 변수가 결합해서 결과에 미치는 영향을 상호 작용 영향이라고도 부릅니다.
이 기사를 통해 문제를 해결했습니까?
개선을 위한 의견을 보내주세요.
