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AI アクセラレーターおよびスコアリングフレームワーク
予測を調整するためのデータセットの追加

予測を調整するためのデータセットの追加

データをより適切に分析するために、必要に応じて CRM Analytics データセットの入力特徴を含めることができます。

必要なエディション

使用可能なインターフェース: Lightning Experience
必要なユーザー権限
CRM Analytics テンプレート設定を定義する スコアリングフレームワーク管理者
  1. [設定] から、[クイック検索] ボックスに「Industries Cloud Einstein」と入力し、[スコアリングフレームワーク] を選択します。
  2. 使用するテンプレート設定のカードで、クイックアクションメニューボタン をクリックして [編集] を選択します。
  3. [追加の特徴が含まれる CRM Analytics データセットを含める必要がありますか?] で、[設定] をクリックします。
  4. 追加する入力特徴が含まれる CRM Analytics データセットを選択します。
  5. トレーニングおよびスコアリングで使用するオブジェクトとデータセットを結合する CRM Analytics データセットの項目を選択します。
  6. データセットを結合するためにトレーニングおよびスコアリングで使用するオブジェクトの項目を選択します。
  7. テンプレート設定の定義を続行するには、[保存して続行] をクリックします。
    変更内容を保存して、[スコアリングフレームワーク] 設定ページに戻ることもできます。追加の入力特徴を使用しない場合は、[選択をクリア] をクリックします。
例
ある自動車会社がスコアリングフレームワークを使用して、取引先に変換される可能性の高いリードに関する予測を取得します。自動車会社の Salesforce システム管理者は、トレーニングおよびスコアリング用のオブジェクトとして [リード] を選択します。会社は、リードレコードのデータ以外にそのパートナーのデータベースも使用してリードの詳細を取得したいと考えています。そのため、Salesforce システム管理者は外部接続を作成して、外部リードデータに接続して CRM Analytics に同期し、CRM Analytics データセットに保存します。その後、システム管理者はこのデータセットを選択して、インサイトフルな入力特徴をモデルに提供します。
 
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