पूर्वानुमान बनाएँ और प्रबंधित करें
Dynamics 365 Customer Insights - Data विभिन्न विकल्पों के साथ आता है जो डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए AI और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।
पूर्वानुमानें बेहतर ग्राहक अनुभव बनाने, व्यावसायिक क्षमताओं और राजस्व धाराओं में सुधार करने की क्षमताएं प्रदान करती हैं. हम दृढ़ता से अनुशंसा करते हैं कि आप अपने पूर्वानुमान के मूल्य को उसके प्रभाव और पूर्वाग्रहों के साथ संतुलित करें जो नैतिक तरीके से पेश किए जा सकते हैं। इस बारे में अधिक जानें कि Microsoft उत्तरदायी AI को किस प्रकार संबोधित कर रहा है।
आउट-ऑफ-बॉक्स पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करके अंतर्दृष्टि उत्पन्न करें
डेटा का पूर्वानुमान शुरू करने का सबसे आसान तरीका पूर्वनिर्धारित मॉडल हैं, जिन्हें अक्सर आउट-ऑफ-बॉक्स मॉडल कहा जाता है. इनसाइट जनरेट करने के लिए उन्हें केवल कुछ डेटा और संरचना की आवश्यकता होती है.
निम्नलिखित मॉडल उपलब्ध हैं:
- ग्राहक आजीवन मूल्य: किसी व्यवसाय के साथ संपूर्ण बातचीत के दौरान ग्राहक की संभावित आय का पूर्वानुमान लगाता है।
- उत्पाद अनुशंसा: खरीद व्यवहार और समान खरीद पैटर्न वाले ग्राहकों के आधार पर पूर्वानुमानित उत्पाद अनुशंसाओं के सेट का सुझाव देता है।
- सदस्यता मंथन: यह पूर्वानुमान लगाता है कि क्या कोई ग्राहक आपकी कंपनी के सदस्यता उत्पादों या सेवाओं का उपयोग न करने के जोखिम में है।
- लेन-देन संबंधी मंथन: यह पूर्वानुमान लगाता है कि क्या कोई व्यक्तिगत ग्राहक किसी निश्चित अवधि में आपके उत्पाद या सेवाएं नहीं खरीदेगा।
- भावना विश्लेषण: ग्राहक प्रतिक्रिया की भावना का विश्लेषण करता है और उन व्यावसायिक पहलुओं की पहचान करता है जिनका अक्सर उल्लेख किया जाता है।
अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए आपके डेटा की तत्परता को समझने के लिए, डेटा तैयारी रिपोर्ट अवलोकन देखें।
टिप
हम अनुशंसा करते हैं कि आप नियमित रूप से आउट-ऑफ-द-बॉक्स मॉडल को अपडेट किए गए डेटा के साथ रिफ्रेश करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे आपके व्यावसायिक उपयोग के मामले को सटीक रूप से सूचित करते हैं। जब सिस्टम नए या अद्यतन किए गए डेटा स्रोतों को ग्रहण करता है, तो डेटा को तदर्थ रूप से ताज़ा किया जाता है। हालाँकि, इस मामले में मॉडल केवल पुनः स्कोर करेंगे और मौजूदा प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना जारी रखेंगे।
कॉन्फ़िगरेशन के दौरान मॉडल पुनःप्रशिक्षण शेड्यूल सेट करके एक अपडेट शेड्यूल कॉन्फ़िगर करें। मॉडल इस शेड्यूल पर पुनः प्रशिक्षित होगा और पुनः स्कोर करेगा, जिसे आप किसी भी समय बदल सकते हैं।
मौजूदा पूर्वानुमान प्रबंधित करें
अंतर्दृष्टि>भविष्यवाणियां पृष्ठ पर जाएं. मेरी भविष्यवाणियां टैब पर, आपके द्वारा बनाई गई भविष्यवाणियां, उनका अवधि प्रकार, आउटपुट तालिका नाम, स्थिति, अंतिम बार अवधि संपादित किया गया था, और अंतिम बार डेटा ताज़ा किया गया था, देखें। आप भविष्यवाणियों की सूची को किसी भी कॉलम के आधार पर क्रमबद्ध कर सकते हैं।
उपलब्ध क्रियाएँ देखने के लिए, पूर्वानुमान चुनें.
- इसके गुणों को बदलने के लिए पूर्वानुमान को संपादित करें।
- नवीनतम डेटा शामिल करने के लिए पूर्वानुमान को रिफ्रेश करें।
- पूर्वानुमान विवरण देखें.
- त्रुटियों, चेतावनियों और अनुशंसाओं को देखने के लिए डेटा प्रयोज्यता रिपोर्ट इनपुट करें.
- पूर्वानुमान को हटाएँ।
एक पूर्वानुमान को रिफ्रेश करें
पूर्वानुमानों को स्वचालित शेड्यूल पर ताज़ा किया जा सकता है या मांग पर मैन्युअल रूप से ताज़ा किया जा सकता है। सभी पूर्वानुमानों को मैन्युअल रूप से ताज़ा करने के लिए, सभी ताज़ा करें चुनें. पूर्वानुमान को मैन्युअल रूप से रिफ्रेश करने के लिए, उसे चुनें और रिफ्रेश का चयन करें। स्वचालित रिफ्रेश शेड्यूल करने के लिए, सेटिंग्स>सिस्टम>शेड्यूल पर जाएं.
टिप
कार्यों और प्रक्रियाओं के लिए स्थितियाँ हैं। अधिकांश प्रक्रियाएं अन्य अपस्ट्रीम प्रक्रियाओं पर निर्भर करती हैं, जैसे कि डेटा स्रोत और डेटा प्रोफाइलिंग रीफ्रेश।
प्रगति विवरण फलक खोलने और कार्यों की प्रगति देखने के लिए स्थिति का चयन करें। कार्य रद्द करने के लिए, फलक के नीचे कार्य रद्द करें का चयन करें।
प्रत्येक कार्य के अंतर्गत, आप अधिक प्रगति जानकारी के लिए विवरण देखें का चयन कर सकते हैं, जैसे कि प्रसंस्करण समय, अंतिम प्रसंस्करण तिथि, तथा कार्य या प्रक्रिया से संबंधित कोई भी लागू त्रुटियाँ और चेतावनियाँ। सिस्टम में अन्य प्रक्रियाओं को देखने के लिए पैनल के नीचे सिस्टम स्थिति देखें का चयन करें।
इनपुट डेटा प्रयोज्य रिपोर्ट देखें
इनपुट डेटा प्रयोज्यता रिपोर्ट उन त्रुटियों और चेतावनियों का समेकित दृश्य प्रदान करती है जो आपके आउट-ऑफ-बॉक्स पूर्वानुमान उत्पन्न कर सकते हैं। यह मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के बारे में भी सुझाव देता है।
रिपोर्ट मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरी हो जाने के बाद उपलब्ध होती है। प्रत्येक मॉडल को एक अलग रिपोर्ट मिलती है, भले ही उसने प्रशिक्षण सफलतापूर्वक पूरा किया हो या नहीं।
मेरी भविष्यवाणियां टैब पर, पूर्वानुमान का चयन करें और इनपुट डेटा प्रयोज्यता रिपोर्ट चुनें। या पूर्वानुमान विवरण दृश्य से, इनपुट डेटा प्रयोज्यता रिपोर्ट का चयन करें.
रिपोर्ट में निम्नलिखित बातें शामिल हैं:
- नाम: त्रुटि, चेतावनी या अनुशंसा का वर्णनात्मक नाम.
- चरण: मॉडल चरण, ट्रेन या स्कोर, और जानकारी को संदर्भित करता है।
- स्थिति: सूचना की गंभीरता (त्रुटि, चेतावनी, अनुशंसा)।
- स्तंभ का नाम: तालिका में वह स्तंभ जिसे मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए संशोधित करने की आवश्यकता है.
- तालिका: उस तालिका का नाम जिसे मॉडल प्रदर्शन में सुधार करने के लिए संशोधित करने की आवश्यकता है.
- विवरण: त्रुटि, चेतावनी या अनुशंसा के बारे में विवरण.