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            应用模糊匹配实现更智能的分类

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            应用模糊匹配实现更智能的分类

            模糊匹配增加了变量拼写变化的一致性，从而产生更智能的分类和更精准的预测。Einstein Discovery 在预测时转换数据，使您能够在数据准备期间跳过清理。

            所需的 Edition

            备注
            备注 Einstein Discovery 数据趋势图现在是模型。我们希望可以随时随地更新名称，但是在我们替换之前，您可能会在一些地方看到以前的名称。
            适用于 Salesforce Classic 和 Lightning Experience。
            适用于 CRM Analytics，另行付费后适用于 Enterprise、Performance 和 Unlimited Edition。此外，也适用于 Developer Edition。
            所需用户权限
            要在模型中配置文本字段： 创建和更新 Einstein Discovery 模型
            1. 在“模型设置”中，选择包含拼写变化的变量，单击右侧面板中的设置选项卡，然后预览变量内容。
              在“设置”下方列出的变量值。
            2. 在转换下拉菜单中单击模糊匹配。
            3. Einstein Discovery 为距离阈值应用 Levenshtein 距离算法，默认设置为 1。使用杠杆指定如何聚集值。
              在“设置”下方列出的变量值。
            4. 通过单击忽略字母大小写差异，指定模糊匹配是否可以忽略变量中的大小写。
            5. 单击编辑存储桶，查看结果。通过选择存储桶名称，然后单击铅笔，调整存储桶名称。
            6. 单击完成。
             
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