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          Transformation "Fehlende Werte prognostizieren": Ausfüllen fehlender Werte.

          Transformation "Fehlende Werte prognostizieren": Ausfüllen fehlender Werte.

          Verwenden Sie in CRM Analytics die Transformation "Fehlende Werte prognostizieren" in einem Rezept der Datenvorbereitung, um Ihre Daten zu vervollständigen, indem Sie fehlende Werte in einer Textspalte ausfüllen. CRM Analytics prognostiziert Werte intelligent anhand von Werten in anderen hoch korrelierenden Spalten in Ihren Daten.

          Erforderliche Editionen

          Transformation "Fehlende Werte prognostizieren": Ausfüllen fehlender Werte.

          Erforderliche Benutzerberechtigungen
          Erstellen eines Rezepts: CRM Analytics-Datenflüsse bearbeiten ODER Datenset-Rezepte bearbeiten

          Berücksichtigen Sie diese Einschränkungen, bevor Sie diese Funktion verwenden.

          • Wenn nicht genügend Zeilen vorhanden sind, um genaue Prognosen vorzunehmen, fügt CRM Analytics keine prognostizierten Werte ein.
          • Das Anwenden von Transformationen auf prognostizierte Spalten ist nicht möglich.
          • Bei Rezepten, die Werte prognostizieren, kann die Ausführung länger dauern.
          1. Wählen Sie im Knoten "Umwandeln" eines Rezepts der Datenvorbereitung die Textspalte (Dimension) mit den fehlenden Werten auf der Registerkarte "Vorschau" aus.
          2. Klicken Sie auf der Symbolleiste "Umwandeln" auf die Schaltfläche Fehlende Werte prognostizieren (Schaltfläche 'Fehlende Werte prognostizieren').Im Bereich 'Fehlende Werte prognostizieren' richten Sie die Transformation ein.
          3. Wählen Sie bis zu drei Textspalten aus, die verwendet werden sollen, um die fehlenden Werte für die ausgewählte Spalte zu prognostizieren.
            Tipp
            Tipp Damit eine genaue Prognose vorgenommen wird, muss jede Spalte über weniger als 200 eindeutige Werte verfügen. Überprüfen Sie auch, ob diese Prognosespalten bereinigte und qualitativ hochwertige Daten enthalten. Angenommen, Sie verfügen über eine Prognosespalte "Bildung", die Werte wie "Bachelor-Abschluss" und "Bachelors" enthält. Mit der Bucket-Transformation können Sie Feldwerte mit derselben Bedeutung in einen Bucket aufnehmen. Verwenden Sie dann die Spalte mit den bereinigten Daten als Prognosespalte. Weitere Informationen zum Bucketing finden Sie unter "Bucket-Transformationen" (siehe Link unten).
          4. Ändern Sie die Spaltenbezeichnung bei Bedarf. Diese Bezeichnung wird im Datenset als Spaltenüberschrift angezeigt.
          5. Klicken Sie auf Anwenden, um die Transformation dem Knoten "Umwandeln" hinzuzufügen.

            In der Vorschau wird die ursprüngliche Spalte mit den fehlenden Werten und die neue Spalte mit "Prognostizieren" am Ende der Überschrift angezeigt. In der Vorschau wird für die prognostizierten Werte in der neuen Spalte "Zu bestimmende Prognose" angezeigt. Die prognostizierten Werte werden erst angezeigt, nachdem Sie das Rezept ausgeführt haben.

            In der neuen Prognosespalte wird "Prognose-TBD" für Werte angezeigt, die prognostiziert werden.
          6. Klicken Sie zum Anzeigen des Diagrammbereichs auf die Schaltfläche "Ausblenden" (Schaltfläche 'Ausblenden').

          Führen Sie das Rezept aus, um die Prognosen zu generieren. Sie können das Datenset als Wertetabelle anzeigen, um die Prognosen zu sehen. Fügen Sie bei Bedarf im Anschluss an die Transformation "Fehlende Werte prognostizieren" die Transformation "Spalten entfernen" aus, um die ursprüngliche Spalte aus dem Datenset zu entfernen.

           
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