Überblick über das Vorhersagemodell

AI Builder-Vorhersagemodelle analysieren Muster in historischen Daten, die Sie bereitstellen. Vorhersage-Modelle lernen, diese Muster mit den Ergebnissen in Verbindung zu bringen. Dann nutzen wir die Macht der KI, um gelernte Muster in neuen Daten zu erkennen und sie zu verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Verwenden Sie das Vorhersage-Modell, um geschäftliche Fragen zu untersuchen, die auf eine der folgenden Arten beantwortet werden können:

• Aus zwei verfügbaren Optionen (binär).
• Von mehreren möglichen Resultaten.
• Wobei die Antwort eine Zahl ist.

Binäre Vorhersage

Von binärer Vorhersage spricht man, wenn die gestellte Frage zwei mögliche Antworten hat. Zum Beispiel: ja/nein, wahr/falsch, pünktlich/spät, gehen/nicht gehen und so weiter. Beispiele für Fragen, die eine binäre Vorhersage verwenden, umfassen:

• Ist ein Antragsteller zur Mitgliedschaft berechtigt?
• Ist diese Transaktion wahrscheinlich betrügerisch?
• Ist ein Kunde ein guter Kandidat für eine Marketingkampagne?
• Ist es wahrscheinlich, dass eine Firma ihre Rechnungen pünktlich bezahlt?

Vorhersage mehrerer Ergebnisse

Von Vorhersagen für mehrere Ergebnisse spricht man, wenn die Frage aus einer Liste von mehr als zwei möglichen Ergebnissen beantwortet werden kann. Beispiele für Vorhersagen mit mehreren Ergebnissen:

• Kommt eine Lieferung zu früh, pünktlich, verspätet oder ziemlich verspätet an?
• Für welches Produkt würde sich ein Kunde interessieren?

Numerische Vorhersage

Bei einer numerische Vorhersage wird die Frage mit einer Nummer beantwortet. Beispiele für numerische Vorhersagen enthalten:

• Wie viele Tage dauert es, bis eine Lieferung erfolgt?
• Wie viele Anrufe sollte ein Agent an einem Tag entgegennehmen?
• Wieviele Artikel müssen wir im Bestand halten?
• Wie viele Leads sollte ein Vertriebsteam in einem Monat konvertieren?

Siehe auch

Verfügbarkeit von Funktionen nach Region
Voraussetzungen für die Vorhersage