Loading
Общие сведения о Salesforce Data 360
Содержание
Фильтры (0)Добавить
Выбрать фильтры

          Результаты отсутствуют
          Результаты отсутствуют
          Ниже приведены некоторые советы по поиску.

          Проверьте орфографию ключевых слов.
          Воспользуйтесь более общим поисковым запросом.
          Выберите несколько фильтров для расширения области поиска.

            Выполните поиск по всей справке Salesforce.
            Выполните поиск по всей справке Salesforce.
            Использование прогнозирования Holt Winters

            Вы находитесь здесь:

            1. Справка Salesforce
            2. Документы
            3. Data 360

            Использование прогнозирования Holt Winters

            Прогнозирование будущих значений на основе архивных схем в одной переменной посредством алгоритма Холта-Винтерса. Например, используйте трансформацию данных для прогнозирования продаж по организациям на основе данных о возможностях.

            Требуемые версии

            Доступно в версиях: Все версии, поддерживаемые Data 360. См. Доступность версии Data 360.
            Требуемые полномочия пользователя
            Разрешить пользователям управлять моделями в Einstein Studio (AI Models) Позволяет создавать, обновлять и удалять модели во вкладке моделей на основе искусственного интеллекта Data 360.
            Наборы полномочий
            Архитектор Data Cloud Доступ администратора ко всем функциям моделей на основе искусственного интеллекта, включая возможность создания, обновления, удаления и активации моделей.
            Пользователь Data Cloud Ограниченный доступ к использованию модели, включительно с получением прогнозов и улучшений, полученных из модели.

            Перед началом работы:

            • Убедитесь, что объект модели данных возможности (DMO) в вашей организации содержит структурированные данные. Поля для рассмотрения включают имя организации, код организации, дату закрытия, дату создания, месяц и продажи.
            • Используйте как минимум две архивные точки данных, например, три месяца продаж на возможность.

            Выполнение модели прогноза с пакетной трансформацией данных

            Используйте пакетную трансформацию данных для применения прогнозирования в больших наборах данных.

            1. В Data 360 перейдите в трансформации данных, нажмите «Перейти в трансформации данных» и нажмите «Создать».
            2. Выберите «Пакетная трансформация данных».
            3. Выберите «Объекты модели данных» и пространство данных.
            4. Чтобы добавить вводные данные, выберите объект модели данных. В данном примере используйте возможность.
              Трансформации данных, куда вы добавляете вводные данные для прогнозирования
            5. Добавьте узел для выбора функции искусственного интеллекта.
              Узел трансформации данных отображает функцию искусственного интеллекта прогноза.
            6. Выберите «Прогноз».
            7. Выберите модель прогнозирования Холта-Винтерса.
            8. Настройте данные сведения и поля ввода.
              1. Укажите горизонт прогноза, например, 3 (месяца).
              2. Выберите автоматическую сезонность.
              3. Выберите «Сумма общей стоимости» в качестве сводного показателя для прогноза.
                Конфигурация вводных данных с агрегированным показателем
              4. Сгруппируйте данные по коду организации-клиента и настройте поле даты закрытия по году/месяцу, чтобы обеспечить ежемесячную детализацию.
                Конфигурация для группировки вводных данных.
              5. Укажите временной ряд, например, поле «Дата закрытия» и выберите «Год-месяц» для прогнозирования по месяцу.
              6. Соотнесите поле вывода (прогнозируемое значение, верхняя граница и нижняя граница). Это действие сохраняет трансформированные данные в новом DMO.
              7. Сохраните параметры. Предварительный просмотр отображает данные в трех прогнозируемых полях на основе горизонта 3.
                Предварительный просмотр трансформации данных отображает столбцы с данными прогноза.
              8. Выполните трансформацию для внедрения архивных данных с будущими прогнозируемыми строками в DMO вывода.
              9. Чтобы добавить трансформированные данные обратно в DMO организации, используйте узел присоединения.
                Добавьте трансформированные данные и сохраните их в DMO.
              10. Выберите поля прогноза для добавления к присоединению.
              11. В трансформации данных подключите узел присоединения к выводу, чтобы добавить прогнозируемые значения к объекту вывода.
             
            Загрузка
            Salesforce Help | Article