Llegeix en anglès

Comparteix a través de


Visió general del model de predicció

AI Builder Els models de predicció analitzen els patrons de les dades històriques que proporcioneu. Els models de predicció aprenen a associar aquests patrons amb els resultats. Després, utilitzem el poder de la IA per detectar patrons apresos en noves dades i utilitzar-los per predir resultats futurs.

Utilitzeu el model de predicció per explorar preguntes empresarials que es poden respondre d'una de les maneres següents:

  • A partir de dues opcions disponibles (binari)
  • A partir de múltiples resultats possibles
  • On la resposta és un número

Predicció binària

La predicció binària és quan la pregunta feta té dues respostes possibles. Per exemple: sí/no, cert/fals, puntual/tard, anar/no-anar, etc. Alguns exemples de preguntes que utilitzen la predicció binària inclouen:

  • Un sol·licitant és elegible per ser membre?
  • És probable que aquesta transacció sigui fraudulenta?
  • Un client és un bon candidat per a una campanya de màrqueting?
  • És probable que un compte pagui les seves factures a temps?

Predicció de resultats múltiples

La predicció de resultats múltiples és quan es pot respondre a la pregunta a partir d'una llista de més de dos resultats possibles. Alguns exemples de predicció de resultats múltiples inclouen:

  • Arribarà un enviament abans d'hora, a temps, tard o molt tard?
  • Quin producte estaria interessat a un client?

Predicció numèrica

La predicció numèrica és quan la pregunta es respon amb un número. Alguns exemples de predicció numèrica inclouen:

  • Quants dies ha d'arribar un enviament?
  • Quantes trucades ha de gestionar un agent en un dia?
  • Quants articles hem de mantenir a l'inventari?
  • Quants clients potencials hauria de convertir un equip de vendes en un mes?

Disponibilitat de funcions per regió
Requisits previs del model de predicció