Вы находитесь здесь:
Обзор функций и активов приложения Tableau Next для коллекций
Просмотрите эти функции ввода и активы, используемые при установке и настройке приложения Tableau Next для коллекций, используя тип шаблона конфигурации инфраструктуры определения рейтингов «Риск коллекций».
Требуемые версии
| Доступно в версиях: Lightning Experience |
| Доступно в версиях: Просмотр доступности продукта и выпуска. |
Функции ввода
Конфигурация шаблона «Определение рейтингов риска коллекций» содержит набор предопределенных полей, которые можно выбрать в качестве функций ввода для обучения и оценки прогнозируемой модели искусственного интеллекта.
| Метка функции ввода | Описание |
|---|---|
| Общая стоимость платежей | Общая сумма процентов и платежей, связанных с планом сбора. |
| Квартиль крайнего срока | Неделя года, на которую приходится крайний срок. |
| Срок службы коллекции | Количество дней между крайним сроком и датой закрытия. |
| Код причины | Уникальный код, представляющий причину плана коллекции. |
| Причина | Причина начала процесса сбора, включая неоплату счетов, банкротство, неоплаченные счета и умерших владельцев организаций. |
| Шансы восстановления | Вероятность успешной оплаты коллекции. |
Активы
При установке приложения Tableau Next для коллекций устанавливаются данные активы. Эти активы можно настроить в соответствии с бизнес-требованиями.
- Обучающая пакетная трансформация данных: Эта пакетная трансформация данных создана и выполняется во время установки приложения Tableau Next. Имя пакетной трансформации данных обучения имеет формат, <имя приложения> Учебный БДТ. Например, если имя приложения — «Коллекции», имя трансформации пакета обучения — «Обучающий БДТ коллекций». Он собирает данные из нескольких актуальных объектов модели данных на основе конфигурации и создает выровненные обучающие данные в новом объекте модели данных трансформации. Имя созданного объекта модели данных соответствует формату <App name> RiskScore. Например, если имя приложения «Коллекции», имя объекта модели данных «Коллекции» RiskScore. Обучающая пакетная трансформация данных использует архивные данные коллекций для обучения прогнозируемой модели.
- Модель прогнозируемого искусственного интеллекта Einstein: Модель создается во время установки приложения Tableau Next. Обучите модель, используя данные обучения. Конфигурация этой модели извлекается из предопределенного шаблона, конфигураций шаблона «Определение рейтингов риска коллекций». Имя прогнозируемой модели на основе искусственного интеллекта - Оценка риска коллекций, просмотреть ее можно в Einstein Studio.
- Трансформация данных пакетной оценки: Эта пакетная трансформация данных создана и выполняется во время установки приложения Tableau Next. Имя пакетной трансформации данных определения рейтингов имеет формат <имя приложения> «Определение рейтингов БДТ». Например, если имя приложения — «Коллекции», имя пакетной трансформации оценки — «Определение рейтингов коллекций» «БДТ». Он собирает данные из нескольких актуальных объектов модели данных на основе конфигурации, а также собирает новые и выполняемые данные плана коллекции. Использует обученную модель Einstein для назначения им рейтингов риска. Консолидированные данные вместе с оценками риска хранятся в объекте «Трансформация модели данных» под именем <App name> Risk Score.
Эта статья решила вашу проблему?
Оставьте свой отзыв, чтобы мы могли стать лучше!
