Perspectivas predictivas en semántica de Tableau (Beta)

Cómo funcionan las perspectivas predictivas

Perspectivas predictivas está construida sobre la función PREDICT, que llama a un modelo de IA alojado en Data 360 (anteriormente Einstein Studio) cada vez que se consultan registros. Cuando agrega una Perspectiva predictiva a un modelo semántico, selecciona un modelo de IA y asigna sus campos de modelo semántico a las entradas requeridas de ese modelo. Para cada registro que devuelve una consulta, Tableau Semantics pasa los valores de campo asignados al modelo de IA y devuelve la predicción como un campo, como cualquier otro campo en su modelo.

Por ejemplo, si su equipo tiene un modelo entrenado que predice la probabilidad de distribución de un caso, puede asignar los campos de caso relevantes a las entradas del modelo y aflorar esa probabilidad de distribución junto con otras mediciones de casos en cualquier tablero o reporte que se lea desde su modelo semántico.

Perspectivas predictivas no entrena modelos, genera predicciones desde modelos existentes. Los modelos pueden ser proporcionados por Salesforce o los suyos propios (traiga sus propios modelos). Cualquier modelo registrado en Data 360 está disponible para seleccionar.

La función PREDICT requiere Flex Credits para ejecutarse sin medición, independientemente de si tiene la SKU Tableau Next Unmetered. Haga contacto con su ejecutivo de cuentas de Salesforce para comprender cómo afecta la PREDICT al consumo de crédito.

Qué devuelve una perspectiva predictiva

Una Perspectiva predictiva siempre devuelve un valor predicho. Si el modelo de IA admite la capacidad de explicación y lo activa, el campo también devuelve los predictores y recomendaciones principales detrás de cada predicción.

• Valor predicho: El valor predicho del modelo de IA para el registro. El tipo de datos procede del modelo de IA seleccionado: Número devuelve como una medición, Texto devuelve como una dimensión. Cambie el tipo de campo si es necesario; una definición no válida falla la validación en el momento de la consulta.
• Tipo de perspectiva (Dimensión): Indica si el valor de capacidad de explicación es un predictor principal o una recomendación. Opcional.
• Perspectiva (Dimensión): El valor predictivo o de recomendación. Opcional.
• Puntuaje de impacto (Medición): El puntuaje de repercusión para la perspectiva, cuando el modelo de IA la define. Opcional.

No todos los modelos de IA definen predictores y recomendaciones principales. Si el modelo de IA no tiene ninguno, las consultas siguen teniendo éxito y devuelven el valor predicho, pero la visualización muestra "ningún dato" para perspectivas. Si no solicita predictores o recomendaciones principales, el valor predeterminado es 0.

Limitaciones

• Las predicciones para más de aproximadamente 1.000 registros pueden superar el tiempo de espera de la consulta de 30 segundos y fallar. Para mejorar el desempeño, agregue las entradas o aplique un filtro a nivel de fila para reducir el número de registros.
• No se admiten modelos con más de un resultado de predicción.
• La función PREDICT no es compatible con modelos semánticos creados desde un Origen de datos publicado (PDS). La opción Perspectivas predictivas está oculta para estos modelos semánticos.
• Las funciones PREDICT anidadas no son compatibles. Por ejemplo, PREDICT(PREDICT([Nombre del modelo], Field1, Field2), FieldX) devuelve un error.
• No se admite la combinación de la función PREDICT con cálculos de Nivel de detalle (LOD).