Tableau Next App for Collections の機能とアセットの概要

入力特徴

コレクションリスクスコアリングテンプレート設定には、予測 AI モデルのトレーニングとスコアリングの入力機能として選択できる一連の定義済み項目が含まれています。

納入商品

コレクション用の Tableau Next アプリをインストールすると、次のアセットがインストールされます。これらのアセットは、ビジネス要件に応じてカスタマイズできます。

• Training Batch データ変換 (トレーニング一括処理データ変換): この一括処理データ変換は、Tableau Next アプリケーションのインストール中に作成および実行されます。トレーニング一括処理データ変換の名前は、＜アプリケーション名＞ Training BDT の形式になります。たとえば、アプリケーション名が「Collections」の場合、トレーニングバッチ変換名は「Collections Training BDT」になります。設定に基づいて複数の関連するデータモデルオブジェクトからデータを収集し、新しい変換データモデルオブジェクトでフラット化されたトレーニングデータを作成します。新しく作成されたデータモデルオブジェクトの名前は、<アプリケーション名> RiskScore の形式になります。たとえば、アプリケーション名が Collections の場合、データモデルオブジェクト名は Collections RiskScore になります。トレーニング バッチ データ変換では、コレクションの履歴データを使用して予測モデルをトレーニングします。
• Einstein 予測 AI モデル: モデルは Tableau Next アプリケーションのインストール時に作成されます。トレーニングデータを使用してモデルをトレーニングします。このモデルの設定は、定義済みのテンプレート [コレクションリスクスコアリングテンプレート設定] から取得されます。予測AIモデルの名前は[Collections Risk Score]で、Einstein Studioで表示できます。
• スコアリング一括処理データ変換: この一括処理データ変換は、Tableau Next アプリケーションのインストール中に作成および実行されます。スコアリング一括処理データ変換の名前は、<アプリケーション名> Scoring BDT の形式になります。たとえば、アプリケーション名が「Collections」の場合、スコアリング一括変換名は「Collections Scoring BDT」になります。設定に基づいて複数の関連するデータモデルオブジェクトからデータを収集し、新規および進行中のコレクション計画データを収集します。トレーニングされたEinsteinモデルを使用して、リスク スコアを割り当てます。統合データは、リスクスコアと共に <アプリケーション名> Risk Score という名前の変換データモデルオブジェクトに保存されます。