Tahminler oluşturup yönetme

  • Makale

Dynamics 365 Customer Insights - Data verileri tahmin etmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan çeşitli seçeneklerle birlikte gelir.

Tahminler, daha iyi müşteri deneyimleri oluşturma, iş yeteneklerini iyileştirme ve gelir akışı özellikleri sunar. Tahmininizin değerini, sahip olduğu etki ve etik anlamda ortaya çıkabilecek eksiklikler açısından dengelemenizi kesinlikle öneririz. Microsoft'un Sorumlu Yapay Zekayı nasıl ele aldığı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kullanıma hazır tahmin modellerini kullanarak içgörüler oluşturma

Verileri tahmin ederek başlamanın en kolay yolu, genellikle kullanıma hazır modeller olarak adlandırılan önceden tanımlanmış modellerdir. Hızlı bir şekilde içgörü oluşturmak için yalnızca belirli verilere ve yapıya ihtiyaç duyarlar.

Aşağıdaki modeller kullanılabilir:

  • Müşteri yaşam süresi değeri: Müşterinin bir işletmeyle olan tüm etkileşimlerine dayalı olarak sağlayacağı potansiyel geliri tahmin eder.
  • Ürün önerisi: Satın alma davranışına ve benzer satın alma modellerine sahip müşterilere göre tahmine dayalı ürün önerileri kümesi önerir.
  • Abonelik erimesi: Bir müşterinin artık şirketinizin abonelik ürünlerini veya hizmetlerini kullanmama riski olup olmadığını tahmin eder.
  • İşlem erimesi: Bir kişinin belirli bir zaman diliminde artık ürünlerinizi veya hizmetlerinizi satın alıp almayacağını tahmin eder.
  • Duygu analizi: Müşteri geri bildirimlerinin duyarlılığını analiz eder ve sıklıkla bahsedilen iş bölümlerini belirler.

Öngörüler üretmeye hazır verilerinizin hazır olduğunu anlamak için bkz. Veri hazırlama raporuna genel bakış.

İpucu

İş kullanım örneğinin doğru şekilde bilgilendirmesini sağlamak için kullanıma hazır modelleri güncelleştirilmiş verilerle düzenli olarak yenilemenizi öneririz. Sistem yeni veya güncelleştirilmiş veri kaynakların aldığında veriler anlık olarak yenilenir. Ancak, modeller bu durumda yalnızca yeniden puanlanır ve mevcut eğitim verilerini kullanmaya devam eder.

Yapılandırma deneyiminde model yeniden eğitme zamanlamasını ayarlayarak bir Güncelleştirme zamanlaması yapılandırın. Model, istediğiniz zaman değiştirebileceğiniz bu zamanlamada yeniden eğitilir ve yeniden puanlanır.

Mevcut tahminleri yönetme

İçgörüler>Tahminler sayfasına gidin. Tahminlerim sekmesinde, oluşturduğunuz tahminleri, bunların tahmin türünü, çıkış tablosu adını, durumunu, tahmin son düzenlenme saatini ve verilerin son yenilenme saatini görüntüleyin. Tahminler listesini her bir sütuna göre sıralayabilirsiniz.

Mevcut eylemleri görüntülemek için bir tahmin seçin.

Tahminlerim sayfası.

Tahmini yenileme

Tahminler otomatik bir zamanlamayla veya isteğe bağlı olarak el ile yenilenebilir. Tüm tahminleri el ile yenilemek için Tümünü Yenile'yi seçin. Tahmini el ile yenilemek için tahmini seçin ve Tümünü Yenile'yi seçin. Otomatik yenileme zamanlamak içinAyarlar>Sistem>Zamanlama'ya gidin.

İpucu

Görevler ve işlemlerin durumları vardır. Çoğu işlem, veri kaynakları ve veri profili yenilemeleri gibi yukarı akış yönündeki işlemlere bağlıdır.

İlerleme ayrıntıları bölmesini açmak ve görevlerin ilerlemesini görüntülemek için durumu seçin. İşi iptal etmek için bölmenin alt kısmında İşi iptal et seçeneğini belirleyin.

Her görevin altında işleme süresi, son işleme tarihi ve görevle veya işlemle ilişkili herhangi bir ilgili hata ve uyarı gibi daha fazla ilerleme durumu bilgisi için Ayrıntıları görüntüle'yi seçebilirsiniz. Sistemdeki diğer işlemleri görmek için panelin alt kısmında Sistem durumunu görüntüle'yi seçin.

Giriş verileri kullanılabilirlik raporunu görüntüleme

Giriş verileri kullanılabilirlik raporu, kullanıma hazır tahminlerinizin üretilebileceği hataların ve uyarıların birleştirilmiş bir görünümünü sağlar. Ayrıca model performansının nasıl artırılacağına dair önerilerde de bulunur.

Rapor, bir model eğitim sürecini tamamladıktan sonra kullanılabilir. Eğitimi başarıyla tamamlayıp tamamlamadığına bakılmaksızın, her model için ayrı bir rapor oluşturulur.

Tahminlerim sekmesinde, tahmin seçin ve Veri kullanılabilirliği raporu girişini seçin. Veya tahmin ayrıntıları görünümünden Giriş verileri kullanılabilirliği raporunu seçin.

Hataların, uyarıların ve önerilerin yer aldığı bir tabloyu gösteren giriş verileri kullanılabilirlik raporu örneği.

Rapor şunları içerir:

  • Ad: Hatanın, uyarının veya önerinin açıklayıcı adı.
  • Adım: Bilgilerin başvurduğu model aşaması ve eğitim veya puan.
  • Durum: Bilgilerin önem derecesi (hata, uyarı, öneri).
  • Sütun adı: Model performansını artırmak için değiştirilmesi gereken bir tablodaki sütun.
  • Tablo: Model performansını artırmak için değiştirilmesi gereken bir tablonun adı.
  • Ayrıntılar: Hata, uyarı veya öneriyle ilgili ayrıntılar.