Comparteix a través de


Visió general del model predicció

AI Builder predicció models analitzen patrons en les dades històriques que proporcioneu. Predicció models 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 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 binari

La predicció binària és quan la pregunta formulada té dues possibles respostes. Per exemple: sí/no, vertader/fals, puntual/tard, va/no-va, etc. Alguns exemples de preguntes que utilitzen predicció binària són:

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

Múltiples resultats predicció

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

  • Arribarà un enviament aviat, puntualment, tard o molt tard?
  • Quin producte li interessaria a un client?

Predicció Numèric

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

  • Quants dies falta perquè arribi un enviament?
  • Quantes trucades ha de gestionar un agent en un dia?
  • Quants elements hem de mantenir en inventari?
  • Quants clients potencials hauria de convertir un equip de vendes en un mes?

Consulteu també

Disponibilitat de funcions per regió
predicció requisits previs del model