Você está aqui:
Personalizar as transformações de dados de treinamento e pontuação usadas para previsões de pontuação de risco de cobrança
Personalize os ativos do aplicativo Tableau Next criados para prever pontuações de risco de cobranças de acordo com seus requisitos de negócios.
Edições obrigatórias
| Disponível em: Lightning Experience |
| Disponível em: Veja a disponibilidade de produto e edição. |
| Permissões de usuário necessárias | |
|---|---|
| Para personalizar os ativos do aplicativo Tableau Next: | Administrador do Data Cloud |
Personalize a transformação de dados de treinamento de acordo com seus requisitos de negócios e, em seguida, execute o modelo de IA preditiva. Use métricas de treinamento para avaliar o desempenho do modelo e determinar se ele está pronto para ativação. As métricas de treinamento fornecem informações sobre a eficácia com que o modelo entende padrões e relacionamentos nos dados de treinamento e indicam sua eficácia preditiva. Faça isso de modo iterativo até obter os resultados necessários. Personalize a transformação de dados em lote de pontuação de acordo com as alterações feitas na transformação de dados em lote de treinamento. Execute a transformação de dados de pontuação para prever as pontuações de risco para os novos planos de coleta.
- Exiba e edite a transformação de dados em lote de treinamento, que está incluída no aplicativo Tableau Next instalado e configurado para consolidar dados de treinamento. O nome da transformação de dados de lote de treinamento está no formato, <nome do aplicativo> Treinamento BDT. Por exemplo, se o nome do seu aplicativo for Coleções, o nome da transformação de dados do lote de treinamento será Coleções Treinamento BDT.
- Execute a transformação de dados em lote de treinamento que você personalizou anteriormente.
- Verifique o status da transformação de dados em lote.
- Retenha o modelo no Einstein Studio usando os dados de treinamento modificados.
- Avaliar a qualidade do modelo e determinar se ele está pronto para ativação usando as métricas de treinamento.
- Edite o modelo se necessário.
-
Repita as etapas 1 a 6 até obter os resultados necessários.
A qualidade do modelo é um fator crítico de sucesso em soluções de IA preditiva. O Einstein Studio oferece suporte à melhoria contínua e iterativa para modelos preditivos.
- Ative o modelo.
- Exiba e edite a transformação de dados em lote de pontuação, que está incluída no aplicativo Tableau Next instalado e configurado para prever pontuações de risco. O nome da transformação de dados em lote de pontuação está no formato, <nome do aplicativo> Pontuação BDT. Por exemplo, se o nome do seu aplicativo for Coleções, o nome da transformação de dados em lote de pontuação será a Pontuação de coleções BDT.
- Execute a transformação de dados de lote de pontuação que você personalizou anteriormente.
- Verifique o status da transformação de dados em lote.
- Para garantir que as atualizações recentes nos planos de cobrança sejam consideradas e que os dados de pontuação de risco mais atualizados estejam disponíveis para planos de cobrança, agende a transformação de dados de lote de pontuação de acordo com as suas necessidades de negócio.
- Para garantir que os dados de treinamento sejam calibrados periodicamente, agende a transformação de dados de lote de treinamento para ser executada algumas vezes por ano, de acordo com suas necessidades de negócio.
