Prognosestatistiken in Tableau-Semantik (Beta)

Funktionsweise von Prognosestatistiken

"Prognosestatistiken" basiert auf der PREDICT-Funktion, die bei jeder Abfrage von Datensätzen ein in Data 360 (ehemals Einstein Studio) gehostetes AI-Modell aufruft. Wenn Sie einem semantischen Modell eine Prognosestatistik hinzufügen, wählen Sie ein AI-Modell aus und ordnen Ihre semantischen Modellfelder den erforderlichen Eingaben dieses Modells zu. Für jeden Datensatz, den eine Abfrage zurückgibt, übergibt Tableau Semantik die zugeordneten Feldwerte an das AI-Modell und gibt die Prognose als Feld zurück – wie jedes andere Feld in Ihrem Modell.

Wenn Ihr Team beispielsweise über ein trainiertes Modell verfügt, das die Wahrscheinlichkeit der Eskalation eines Kundenvorgangs prognostiziert, können Sie die relevanten Kundenvorgangsfelder den Eingaben des Modells zuordnen und diese Eskalationswahrscheinlichkeit zusammen mit anderen Kundenvorgangskennzahlen in jedem Dashboard oder Bericht anzeigen, der aus Ihrem semantischen Modell liest.

"Prognosestatistiken" trainiert keine Modelle, sondern generiert Prognosen aus vorhandenen. Bei Modellen kann es sich um von Salesforce bereitgestellte oder eigene Modelle (Bring-your-own-Modelle) handeln. Jedes in Data 360 registrierte Modell kann ausgewählt werden.

Für die Funktion "PREDICT" müssen Flex Credits nicht dosiert ausgeführt werden, unabhängig davon, ob Sie über die Tableau Next Unmetered-SKU verfügen. Wenden Sie sich an Ihren Salesforce-Kundenbeauftragten, um zu erfahren, wie sich die PREDICT auf den Kreditverbrauch auswirkt.

Was eine Prognosestatistik zurückgibt

Eine Prognosestatistik gibt immer einen prognostizierten Wert zurück. Wenn das AI-Modell die Erklärbarkeit unterstützt und Sie es aktivieren, gibt das Feld auch die wichtigsten Prädiktoren und Empfehlungen hinter jeder Prognose zurück.

• Prognosewert: Der prognostizierte Wert des AI-Modells für den Datensatz. Der Datentyp stammt aus dem ausgewählten AI-Modell: Die Zahl wird als Maßeinheit zurückgegeben, der Text als Dimension. Ändern Sie den Feldtyp bei Bedarf. Bei einer ungültigen Definition tritt bei der Validierung zum Abfragezeitpunkt ein Fehler auf.
• Statistiktyp (Dimension): Gibt an, ob es sich bei dem Erklärbarkeitswert um einen wichtigen Prädiktor oder eine Empfehlung handelt. Optional.
• Statistik (Dimension): Der Prädiktor- oder Empfehlungswert. Optional.
• Auswirkungsbewertung (Maßeinheit): Die Auswirkungsbewertung für die Statistik, wenn sie vom AI-Modell definiert wird. Optional.

Nicht alle AI-Modelle definieren die wichtigsten Prädiktoren und Empfehlungen. Wenn das AI-Modell keine aufweist, sind Abfragen weiterhin erfolgreich und geben den prognostizierten Wert zurück. Die Visualisierung zeigt jedoch "keine Daten" für Statistiken an. Wenn Sie keine wichtigen Prädiktoren oder Empfehlungen anfordern, lautet der Standardwert 0.

Einschränkungen

• Prognosen für mehr als etwa 1.000 Datensätze können die 30-Sekunden-Abfragezeitüberschreitung überschreiten und fehlschlagen. Wenn Sie die Leistung verbessern möchten, aggregieren Sie die Eingaben oder wenden Sie einen Filter auf Zeilenebene an, um die Anzahl der Datensätze zu reduzieren.
• Modelle mit mehreren Prognoseausgaben werden nicht unterstützt.
• Die PREDICT-Funktion wird für semantische Modelle, die aus einer veröffentlichten Datenquelle erstellt wurden, nicht unterstützt. Die Option "Prognosestatistiken" ist für diese semantischen Modelle ausgeblendet.
• Geschachtelte PREDICT-Funktionen werden nicht unterstützt. Beispielsweise gibt PREDICT(PREDICT([Modellname], Field1, Field2), FieldX) einen Fehler zurück.
• Das Kombinieren der PREDICT-Funktion mit Detailebene-Berechnungen wird nicht unterstützt.