Tableau 語意中的預測洞察 (Beta 版)

預測洞察的運作方式

「預測洞察」以 PREDICT 函數為基礎,其會在每次查詢記錄時呼叫 Data 360 (先前稱為 Einstein Studio) 中主控的 AI 模型。當您將「預測洞察」新增至語意模型時,您會選取 AI 模型,並將語意模型欄位對應至該模型的必要輸入。針對查詢傳回的每個記錄,Tableau Semantics 會將對應欄位值傳送至 AI 模型,並將預估傳回為欄位,就像模型中的任何其他欄位一樣。

例如,如果您的小組擁有預測個案升級可能性的訓練模型,您可以將相關個案欄位對應至模型的輸入,並在從語意模型讀取的任何顯示面板或報告中將該升級可能性與其他個案度量一起呈現。

「預測洞察」不會訓練模型,它會從現有模型產生預估。模型可以是由 Salesforce 提供或您自己的 (自帶模型)。Data 360 中註冊的任何模型都可以選取。

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預測洞察傳回的內容

「預測洞察」一律傳回預估值。如果 AI 模型支援可解釋性且您將其開啟,則該欄位也會傳回每個預估後面的首要預估因子和建議。

• 預估值:AI 模型記錄的預估值。資料類型來自選取的 AI 模型—數字傳回為「度量」,文字傳回為「維度」。視需要變更欄位類型;無效的定義在查詢時無法驗證。
• 洞察類型 (維度):表示可說明值是首要的預估因子還是建議。選擇性。
• 洞察 (維度):預估因子或建議值。選擇性。
• 影響分數 (度量):AI 模型定義洞察時,洞察的影響分數。選擇性。

並非所有 AI 模型皆定義主要預估因子與建議。如果 AI 模型沒有任何資料,查詢仍會成功並傳回預估值,但視覺效果會顯示洞察的「無資料」。如果您未要求首要的預估因子或建議,則預設值為 0。

限制

• 超過約 1,000 筆記錄的預估可能會超過 30 秒的查詢逾時並失敗。若要改善效能,請彙總輸入或套用列層級篩選條件以減少記錄數。
• 不支援具有多個預估輸出的模型。
• 從「發佈資料來源」(PDS) 建立的語意模型不支援 PREDICT 函數。系統會針對這些語意模型隱藏「預測洞察」選項。
• 不支援巢狀 PREDICT 函數。例如,PREDICT(PREDICT([Model Name], Field1, Field2), FieldX) 傳回錯誤。
• 不支援將 PREDICT 函數與詳細資料層級 (LOD) 計算結合。