Диаграмма роста прибыли (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
На вкладках Диаграмма точности прогнозов и Диаграмма точности интеллектуального анализа в конструкторе интеллектуального анализа данных можно просмотреть два типа диаграмм: диаграмму точности прогнозов и диаграмму роста прибыли. После настройки модели и используемого источника данных можно выбрать нужный тип диаграммы. Если из списка выбрать вариант Диаграмма роста прибыли, то автоматически откроется диалоговое окно Настройки диаграммы роста прибыли. Если заданы параметры, определяющие диаграмму роста прибыли, то диаграмма, отображаемая на вкладке Диаграмма точности интеллектуального анализа, будет автоматически заменена на диаграмму роста прибыли.
Сценарий
В диаграмме роста прибыли отображается теоретический прирост прибыли, связанный с использованием модели интеллектуального анализа данных. Например, если модель прогнозирует, с какими клиентами компании следует связаться в некотором бизнес-сценарии, в диаграмму роста прибыли будут включены данные о стоимости проведения кампании целевой рассылки, в которой устанавливается контакт с x клиентами, и будет вычисляться предполагаемая прибыль. На типичной диаграмме роста прибыли отображается увеличение прибыли до определенной точки, после которой прибыль уменьшается, по мере того как устанавливается связь в возрастающей частью совокупности.
Например, в учебнике по основам интеллектуального анализа данных создается модель дерева принятия решений TM_Decision Tree, которая прогнозирует, что предполагаемые клиенты AdventureWorks с большей вероятностью купят велосипед. Чтобы создать диаграмму роста прибыли, отражающую преимущества рассылки, направленной только на этих клиентов, и сопряженные с такой рассылкой расходы, выполните общие шаги по построению диаграммы точности прогнозов, а затем настройте параметры, уникальные для диаграмм роста прибыли. После завершения настройки параметров диаграммы, она автоматически становится диаграммой роста прибыли. Приведенная ниже схема основана на следующих предположениях.
Параметр |
Значение |
|---|---|
Какую модель следует использовать? |
TM_DecisionTree |
Какое значение будет прогнозироваться? |
[Bike Buyer] =1, указывающее на клиентов, которые, скорее всего, купят велосипед |
Какой набор данных следует использовать для оценки точности? |
Чтобы оценить точность и потенциальную прибыль, будет использоваться набор тестовых данных, сохраненный во время создания структуры интеллектуального анализа данных. Во время фактического создания рассылки будет использоваться другой набор данных. |
Какова общая целевая совокупность? |
Целевая рассылка будет отправлена только 20 000 клиентам из базы данных. |
Каковы единовременные затраты по организации кампании целевой рассылки, рассчитанной на 20 000 человек? |
500 |
Каковы удельные затраты для кампании целевой рассылки? Эта сумма будет умножена на число, меньшее или равное 20 000, в зависимости от количества клиентов, которые модель спрогнозирует в качестве хороших кандидатов. |
3 |
Какую прибыль или доход можно ожидать в случае успешного результата? Эта сумма будет использоваться для проектирования общей прибыли, связанной с весьма вероятными вариантами. |
25 |
Основные сведения о диаграмме роста прибыли
Ось Y на диаграмме представляет прибыль, а ось X — процент совокупности, с которым связалась компания.
.gif "пример простой диаграммы роста прибыли")
Диаграмма роста прибыли содержит серую вертикальную линию, отмечающую процентную долю целевой совокупности. Эту линию можно переместить, щелкнув в каком-либо месте диаграммы. Каждый раз во время перемещения линии окно Обозначения интеллектуального анализа данных обновляется и отображает новое процентное отношение, оценку прибыли и вероятность прогноза, связанную с процентной долей совокупности, соответствующей серой вертикальной линии. Если переместить серую линию в точку диаграммы, где прибыль максимальна, можно использовать значение вероятности прогноза для определения стратегии, по которой будет проводиться связь с клиентами.
Процентные варианты |
Ряд, модель |
Прибыль |
Вероятность прогноза |
|---|---|---|---|
30 |
$103,000 |
67.23% |
|
40 |
TM_DecisionTree |
$128,500 |
60.90% |
50 |
$149,500 |
50.70% |
|
60 |
$168,000 |
44.05% |
Экспериментируя с этим графиком, можно определить, что пик кривой прибыли находится на отметке в 55 процентов совокупности, а соответствующее значение вероятности прогноза составляет 20 процентов. Эти результаты показывают, что для получения максимальной прибыли следует отправлять письма только тем клиентам, получение отклика от которых прогнозируется с вероятностью 20 процентов и выше.
Создание диаграммы роста прибыли
Чтобы создать диаграмму роста прибыли, выполните следующие основные шаги.
На вкладке Выбор входа выберите модель или модели.
Выберите прогнозируемый атрибут.
Дополнительно можно указать прогнозируемое значение.
Выберите источник данных для использования в ходе оценки.
Перейдите на вкладку Диаграмма точности прогнозов, чтобы переключиться в представление диаграммы.
На вкладке Диаграмма точности прогнозов выберите нужный тип диаграммы из списка Тип диаграммы.
Настройте параметры, относящиеся к диаграммам роста прибыли.
Пошаговое объяснение создания диаграмм всех типов см. в разделе Как создать диаграмму точности для модели интеллектуального анализа данных. Учебник по основам интеллектуального анализа данных также содержит пошаговое руководство по созданию диаграммы точности прогнозов. Дополнительные сведения см. в разделе Проверка точности при помощи диаграмм точности прогнозов (учебник интеллектуального анализа данных — начальный уровень).
В следующем списке описаны параметры, которые можно задать в диалоговом окне Настройки диаграммы роста прибыли.
Заполнение
Число вариантов из набора данных, который нужно использовать для создания диаграммы точности прогнозов.Модель всегда выбирает варианты в порядке убывания вероятности. Это значит, что если оцениваются потенциальные клиенты и нужно выбрать число, которое представляет только половину записей в базе данных клиентов, то модель будет измерять точность для подмножества вариантов, которые лучше всего соответствуют модели.
Это происходит из-за того, что во время использования модели для формирования рассылки или создания кампании будет использоваться вероятность прогноза, связанная с каждым вариантом, чтобы включить в рассылку только клиентов, вероятность получить положительный отклик от которых будет максимальной.
Фиксированные издержки
Фиксированные затраты, связанные с проблемой.Фиксированные затраты на целевую рассылку могут представлять оплату установки принтера, включая первоначальные затраты по подготовке рекламной рассылки.
Эти затраты учитываются один раз для всей целевой совокупности.
Индивидуальные издержки
Затраты, которые добавляются к фиксированным затратам и могут быть связаны с обращением к каждому клиенту. Например, сюда можно включить почтовые расходы по доставке рекламных писем или расходы на оплату телефонных переговоров.Эти расходы должны быть одинаковы для всей целевой совокупности. Каждое значение умножается на число целевых вариантов.
Выручка на единицу
Сумма прибыли, связанная с каждой успешной продажей.
См. также