Andmete ettevalmistamise aruande ülevaade (eelversioon)
[See artikkel kuulub väljalaske-eelsete dokumentide hulka ja seda võidakse muuta.]
Andmete Dynamics 365 Customer Insights - Data ettevalmistamise aruanne aitab teil mõista üldist andmete kvaliteeti, teie andmete valmisolekut ülevaadete koostamiseks ja aitab teil oma andmeid täiustada, et saada rohkem ja paremaid ülevaateid mis tahes müügi- või turundusstrateegia jaoks, mida te silmas peate.
Oluline
- See on eelvaate funktsioon.
- Eelversiooni järgus funktsioonid ei ole mõeldud kasutamiseks tootmises ja nende talitlus võib olla piiratud. Need funktsioonid on saadaval enne ametlikku väljastamist, et kliendid saaksid sellele varakult juurdepääsu ja võiksid tagasisidet anda.
eeltingimused
Andmete ettevalmistamise aruanne käivitatakse automaatselt, kui on täidetud järgmised eeltingimused.
- Allaneelamine toimub kliendi- ja tehinguandmetega.
- Ühendamine on lõpule viidud.
- Tegevused ja seosed on kaardistatud.
- Luba Copiloti funktsioonid, mis töötavad Azure’i OpenAI sättes Sees . Vaikeväärtus on sees.
- Keskkond on toetatud geograafilises piirkonnas ja kasutab toetatud keelt.
- Vähemalt 100 kliendikirjet, eelistatavalt 1,000 kirjet.
- Vähemalt üks aasta tehingute ajalugu, eelistatavalt kaks kuni kolm aastat. Ideaalis kaks kuni kolm tehingut kliendi ID kohta, eelistatavalt mitmel kuupäeval.
- Kliendi ID: kordumatu identifikaator, mis vastendab tehinguid teie klientidega.
- Vähem kui 20% puuduvaid väärtusi kohustuslikel väljadel.
Andmete ettevalmistuse aruanne
Pärast ühendamise lõpuleviimist genereerib süsteem teie allaneelatud ja ühendatud andmete põhjal automaatselt andmete ettevalmistamise aruande ning analüüsib teie andmete kontekstuaalset teavet. Seda teavet värskendatakse iga kord, kui käivitate ühendamise.
Andmete ettevalmistamise aruandele pääsete juurde avalehelt, lehelt Andmeallikad või lehelt Ennustused.
Jootraha
Kui te ei näe andmete ettevalmistamise aruannet, pole seda tõenäoliselt loodud, kuna te pole eeltingimusi täitnud. Veenduge, et olete allaneelamise ja ühendamise lõpule viinud, vastendanud tegevused ja seosed ning et administraatoril on lehel Sätted sisse lülitatud üldine nõusolekusäte.
Andmete ettevalmistamise aruandes on neli peamist jaotist.
Tehisintellekti loodud andmekvaliteedi kokkuvõte: avatud tehisintellekti mudeli abil loodud kokkuvõtlik kokkuvõte andmekvaliteedi klassist, ülevaadete valmisolekust ning probleemide ja soovituste jaotistest. Kokkuvõte kuvatakse avalehe ribareklaamil ja andmete ettevalmistamise aruandes.
Üldine andmekvaliteedi hinne: hinne näitab teie andmete üldist seisundit. Hinne arvutatakse koondprotsendina (väärtus vahemikus 0-100%) vastava tasemega (kõrge, keskmine või madal andmekvaliteet). See tuletatakse kaalutud keskmistest skooridest andmekvaliteedi reeglite kogumi lõikes tööstusharu standardsete andmekvaliteedi sammaste raames. Sellised sambad nagu täielikkus, järjepidevus, ainulaadsus, täpsus, õigeaegsus, kehtivus ja terviklikkus. Kui teil on kõrge hinne ja vastav kõrge andmekvaliteedi tase, on teie andmete kvaliteet piisav, et luua enamik tootes saadaolevast statistikast, olles väga kindel sisukates tulemustes.
Statistika valmisolek: statistikavalmidus näitab, kas olete täitnud konkreetse ülevaate loomise nõuded või mitte. Selle määramiseks võrreldakse iga ülevaate lähteandmete nõudeid teie andmetes esinevate probleemidega. Kui mõni probleem rikub ülevaate saamiseks vajalikke andmenõudeid, ei loeta ülevaadet kasutusvalmis. Kui ülevaadet peetakse kasutusvalmiks, annab see tõenäoliselt tähendusrikkaid tulemusi.
Andmekvaliteedi probleemid ja soovitused: need probleemid ja soovitused annavad põhjalikud juhised teie andmetes esile kerkinud probleemide kohta (sh raskusaste), milliseid ülevaateid see mõjutab ja milliseid soovitusi parandamiseks kasutada. Probleemid tulenevad eeskirjadest, mis kuuluvad samasse tööstusharu standardi andmekvaliteedi sambasse kui andmekvaliteedi klass. Nende reeglite mis tahes rikkumine toob kaasa probleemi. Mida vähem probleeme (eriti kriitilisi tõsidusprobleeme) esineb, seda tõenäolisem on, et teil on kõrge andmekvaliteedi hinne ja kogu statistika on märgitud kasutusvalmis.
Jootraha
Vaikevaade pakub kõige olulisemaid probleeme, mis teie andmetes esinevad. Kõigi raskusastme järgi korraldatud probleemide nägemiseks lülitage välja suvand Kuva kriitilised probleemid. Vaate muutmiseks nii, et see kuvaks muude suvandite järgi korraldatud probleemid, valige suvand Rühmita alus ja tehke valik. Saadaolevad valikud hõlmavad raskusastet, andmekvaliteedi sammast ja mõjutatud ülevaateid.
Enamikul juhtudel tuleb andmete ettevalmistamise aruandes esile toodud probleemid ja soovitused lahendada, parandades lähteandmeid väljaspool Customer Insights - Data, kasutades andmete puhastamise tööriistu, näiteks Power Query. Seejärel tuleb uued ja täiustatud andmed uuesti kasutusele võtta ning andmete kvaliteedi paranemiseks tuleb ühtlustamine uuesti lõpule viia. Andmete ettevalmistamise aruande värskendamine käivitub alles siis, kui ühendamine on lõpule viidud.
Kontekstuaalne teave teie andmete kohta
Lisaks andmete ettevalmistamise aruandele saate ülevaadetega seotud kontekstuaalset teavet, täpsemalt mudelite prognoos. Kasutage seda teavet, et mõista, millised prognoos mudelid sobivad teie andmetega kõige paremini, enne kui läbite konfigureerimise ja mudeli käitamise aja ja vaeva.
Lehel Ennustused vahekaardi Loo all sobivad teie andmetega kõige paremini mudelid, millel on silt Kasuta seda mudelit , samas kui mudelid, millel on silt Ei ole kasutamiseks valmis, ei sobi. Kõigi mudelite puhul, mis pole kasutamiseks valmis, vaadake üle täielik andmete ettevalmistamise aruanne ja tehke oma andmetele vajalikud parandused vastavalt jaotise Probleemid ja soovitused juhistele.