수금 위험 점수 예측에 사용되는 교육 및 점수 매기기 데이터 변환 사용자 정의
비즈니스 요구 사항에 따라 수금 위험 점수를 예측하기 위해 생성된 Tableau Next 앱의 자산을 사용자 정의합니다.
필수 Edition
| 지원 제품: Lightning Experience |
| 지원 제품: 제품 및 버전 가용성 보기. |
| 필요한 사용자 권한 | |
|---|---|
| Tableau Next 앱 자산 사용자 정의: | Data Cloud 관리자 |
비즈니스 요구 사항에 따라 교육 데이터 변환 사용자 정의한 다음, 예측 AI 모델을 실행합니다. 교육 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가하고 활성화 준비 여부를 결정합니다. 교육 메트릭은 모델이 교육 데이터 내의 패턴 및 관계를 얼마나 효과적으로 이해하는지에 대한 정보를 제공하고 예측 효과를 나타냅니다. 필수 결과를 얻을 때까지 반복적으로 작업을 수행합니다. 교육 배치 데이터 변환 적용한 변경 사항에 따라 점수 매기기 배치 데이터 변환 사용자 정의합니다. 점수 매기기 데이터 변환 실행하여 새 수금 계획의 위험 점수를 예측합니다.
- 교육 데이터 통합을 위해 설치 및 구성된 Tableau Next 앱에 포함된 교육 배치 데이터 변환을 보고 편집합니다. 교육 배치 데이터 변환 이름은 <App name> Training BDT 형식입니다. 예를 들어 앱 이름이 컬렉션인 경우 교육 배치 데이터 변환 이름은 컬렉션 교육 BDT입니다.
- 앞서 사용자 정의한 교육 배치 데이터 변환을 실행합니다.
- 배치 데이터 변환 상태 확인
- 수정된 교육 데이터를 사용하여 Einstein Studio에서 모델을 재교육합니다.
- 교육 메트릭을 사용하여 모델의 품질을 평가하고 활성화 준비 여부를 결정합니다.
- 필요한 경우 모델을 편집합니다.
-
필요한 결과를 얻을 때까지 1~6단계를 반복합니다.
모델 품질은 예측 AI 솔루션에서 중요한 성공 요인입니다. Einstein Studio는 예측 모델에 대한 지속적이고 반복적인 개선을 지원합니다.
- 모델을 활성화합니다.
- 위험 점수 예측을 위해 설치되고 구성된 Tableau Next 앱에 포함된 점수 매기기 배치 데이터 변환을 보고 편집합니다. 점수 매기기 배치 데이터 변환 이름은 <App name> 점수 매기기 BDT 형식입니다. 예를 들어, 앱 이름이 컬렉션인 경우 점수 매기기 데이터 변환 이름은 컬렉션 점수 매기기 BDT입니다.
- 앞서 사용자 정의한 점수 매기기 배치 데이터 변환을 실행합니다.
- 배치 데이터 변환 상태 확인
- 수금 계획의 최근 업데이트를 고려하고 수금 계획에 최신 위험 점수 데이터를 사용할 수 있는지 확인하려면 비즈니스 요구 사항에 따라 점수 매기기 데이터 변환을 예약합니다.
- 교육 데이터가 정기적으로 교정되도록 하려면 비즈니스 요구 사항에 따라 연간 몇 번의 교육 배치 데이터 변환을 예약합니다.
이 기사를 통해 문제를 해결했습니까?
개선을 위한 의견을 보내주세요.
