치수 열의 누락 값 예측

노트 Data Prep 레시피에서 누락된 값을 예측하려면 누락된 값 예측 변환: 누락된 값 채우기를 참조하십시오.

이 기능을 사용하기 전에 다음 제한사항을 고려하십시오.

• 정확한 예측에 필요한 레코드가 부족할 경우 CRM Analytics는 예측한 값을 삽입하지 않습니다.
• 예측된 열에서 열 프로파일링 또는 변환을 수행할 수 없습니다.
• 값을 예측하는 레시피를 실행하려면 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

치수 열의 누락 값을 예측하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 데이터 집합 레시피 페이지에서 치수 열을 클릭합니다.
2. Einstein 제안 표시줄에서 누락된 값 예측을 클릭합니다.
   
3. 최대 3개의 치수 열을 선택하여 선택한 열의 누락 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
   
   

   팁 정확한 예측을 위해서는 각 열에 200개 미만의 고유한 값이 있어야 합니다. 또한 이러한 예측 열에 명확한 고품질 데이터가 포함되어 있는지 확인합니다. 예를 들어, “학사 학위” 및 “학사”와 같은 값이 포함된 교육 예측 열이 있습니다. 버킷 변환을 사용하여 의미가 같은 필드 값을 버킷화합니다. 그런 다음, 명확한 데이터가 포함된 열을 예측 열로 사용합니다. 버킷화에 대한 자세한 내용은 레시피에서 치수 필드 버킷화를 참조하십시오.
4. 추가를 클릭하여 확인합니다.

   미리 보기에 누락 값이 있는 원래 열과 끝에 "예측"이 있는 새 열이 표시됩니다. 미리 보기에 새 열의 예측된 값에 대한 “예측 TBD”가 표시됩니다. 예측된 값은 레시피를 실행할 때까지 표시되지 않습니다.

   
5. 저장 | 레시피 저장을 클릭합니다.

데이터 집합을 만드는 레시피를 실행할 경우 원래 열과 예측이 있는 새 열을 포함할 수 있습니다. 예측을 미리 보려면 데이터 집합을 값 테이블로 보십시오.