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구조화된 클러스터링
Data 360에서 클러스터링을 사용하여 숨겨진 패턴을 찾고 선택한 필드의 유사성을 기반으로 구조화된 데이터에서 자연 그룹화를 찾습니다. 클러스터링은 신규 고객 프로필, 반복 지원 패턴, 예기치 않은 동작 추세를 식별합니다.
교육 후 모델이 각 레코드를 클러스터 ID 및 시스템 생성 클러스터 레이블에 할당합니다. 예를 들어 구매 데이터에 대해 교육된 모델이 "충성도 고객", "대규모 지출자" 또는 "위험 고객"과 같은 그룹을 자동으로 식별합니다. 모델은 시간에 따라 새 레코드를 기존 클러스터에 매핑하고 각 레코드가 클러스터와 얼마나 긴밀하게 일치하는지를 나타내는 유사도 점수를 할당합니다. Data 360은 데이터 집합에 다음 출력 필드를 추가합니다. 출력 필드를 적용하여 Salesforce 전체에서 세분화, 분석, 활성화를 촉진합니다.
다음 클러스터링 목표를 검토하십시오.
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고객 또는 레코드를 의미 있는 그룹으로 자동으로 분류
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데이터 특성 전반의 패턴 및 유사성 살펴보기
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가치가 높은, 위험 상태 또는 동작 기반 세그먼트 식별
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대상 지정, 개인 설정, 분석을 위한 클러스터 ID 및 레이블로 데이터 집합 보강
클러스터링 기능
K-평균 알고리즘은 유사성을 기반으로 레코드를 정의된 수의 클러스터로 그룹화합니다. 모델은 3개의 클러스터로 기본 설정되지만 이 설정을 수동으로 정의할 수 있습니다. 노이즈 또는 실제 데이터를 클러스터링하고 이상값을 별도의 모두 파악 클러스터로 그룹화하려면 HDBScan 알고리즘을 사용합니다.
다음 클러스터링 기능을 검토하십시오.
- AI 모델 탭에서 구조화된 데이터 모델 개체(DMO)를 사용하여 모델 구축 및 교육
- 연속성 점수, 고유성 점수, 실루엣 점수 등 교육 메트릭이 포함된 클러스터 품질 평가
- 각 클러스터를 특성화하는 필드 값을 표시하는 클러스터 요약 및 대표 샘플 레코드
- 시스템 생성 레이블을 재정의하기 위해 할당된 사용자 정의 클러스터 레이블
- 기존 클러스터에 레코드를 할당하기 위해 플로를 통해 새 데이터에 대한 클러스터링 유추
- 클러스터 ID, 클러스터 레이블, 유사도 점수, 상위 요소 등 추론 출력
클러스터 품질 메트릭
클러스터가 의미 있는지 평가하려면 모델 교육 후 다음 메트릭을 검토하십시오.
| 메트릭 | What IT 측정 |
|---|---|
| 일관성 점수 | 클러스터 내의 레코드가 서로 얼마나 유사한지 확인합니다. 더 높으면 더 좋습니다. |
| 고유성 점수 | 클러스터 간의 차이점 더 낮은 값은 고유한 클러스터를 나타냅니다. |
| 실루엣 점수 | -1에서 1 사이의 결합된 통합 및 분리 측정값입니다. 점수가 0.7 이상인 경우 클러스터가 잘 정의되었음을 나타냅니다. |
점수가 낮으면 소음을 유발하는 변수를 제거하거나 클러스터 수를 조정하거나 모델을 재교육합니다.
추론하는 동안 새 데이터에 대한 플로를 실행하면 각 레코드가 다음 출력을 수신합니다.
- 클러스터 ID: 레코드가 할당되는 클러스터의 고유 식별자입니다.
- 클러스터 레이블: 할당된 클러스터의 이름 또는 레이블입니다.
- 클러스터 점수: 레코드가 할당된 클러스터와 얼마나 일치하는지를 나타내는 점수입니다.
- 변칙 점수: 데이터 요소의 변칙 정도를 나타내는 점수입니다.
- IsOutlier: 레코드가 할당된 클러스터의 다른 레코드와 비교하여 이상값인지 나타내는 플래그입니다.
이러한 출력을 레코드에 할당하고 기존 플로 구성 요소 또는 수집 API를 사용할 수 있습니다.
고려 사항
다음 고려 사항을 검토하십시오.
- 결과는 사용된 필드 및 매개 변수에 따라 다릅니다.
- 매우 작거나 매우 유사한 데이터 집합은 덜 고유한 클러스터를 생성합니다.
- 관련성 있고 고품질의 입력 필드는 더 나은 클러스터링 결과를 제공합니다.
- 정기적으로 재교육하면 클러스터가 변경되는 데이터에 맞게 유지됩니다.
- 구조화된 데이터에 클러스터링 사용
Data 360에서 클러스터링 모델을 사용하여 공유 특성별로 데이터 모델 개체(DMO) 레코드를 자동으로 그룹화합니다. 예측 작업 또는 배치 데이터 변환 실행하여 저장된 클러스터에 새 레코드를 할당하고 Salesforce 전체에서 결과를 사용합니다.
