Información general del modelo de predicción
Los modelos predicción de AI Builder analizan patrones en los datos históricos que proporciona. Los modelos de predicción aprenden a asociar esos patrones con los resultados. Luego, usamos el poder de la IA para detectar patrones aprendidos en nuevos datos y los usamos para predecir resultados futuros.
Utilice el modelo de predicción para explorar preguntas comerciales que se pueden responder de una de las siguientes maneras:
- De dos opciones disponibles (binarias)
- De múltiples resultados posibles
- Donde la respuesta es un número
El binario de predicción es cuando la pregunta formulada tiene dos posibles respuestas. Por ejemplo: sí/no, verdadero/falso, puntual/tarde, ir/no ir, etc. Algunos ejemplos de preguntas que utilizan el binario de predicción incluyen:
- ¿Se puede elegir un candidato para la pertenencia?
- ¿Es probable que esta transacción sea fraudulenta?
- ¿Es un cliente un buen candidato para una campaña de marketing?
- ¿Es probable que una cuenta pague sus facturas a tiempo?
La predicción de resultados múltiples se da cuando la pregunta puede responderse a partir de una lista de más de dos resultados posibles. Los ejemplos de predicción de resultado múltiple incluyen:
- ¿Llegará un envío temprano, a tiempo, tarde o muy tarde?
- ¿Qué producto le interesaría a un cliente?
La predicción numérica es cuando la pregunta se responde con un número. Los ejemplos de predicción numérica incluyen:
- ¿En cuántos días llega un envío?
- ¿Cuántas llamadas debe atender un agente en un día?
- ¿Cuántos artículos necesitamos mantener en inventario?
- ¿Cuántos clientes potenciales debe convertir un equipo de ventas en un mes?
Disponibilidad de características por región
modelo de predicción requisitos previos