Partajați prin

Prezentare generală a model de predicție

  • Articol

AI Builder Modelele predicție analizează modelele din datele istorice pe care le furnizați. Modelele predicție învață să asocieze aceste modele cu rezultate. Apoi, folosim puterea AI pentru a detecta modele învățate în date noi și le folosim pentru a prezice rezultate viitoare.

Utilizați model de predicție pentru a explora întrebările de afaceri la care se poate răspunde într-unul din următoarele moduri:

  • Din două opțiuni disponibile (binare).
  • Din mai multe rezultate posibile.
  • Unde răspunsul este un număr.

Binar predicție

Binarul predicție este atunci când întrebarea pusă are două răspunsuri posibile. De exemplu: da/nu, adevărat/fals, la timp/întârziere, du-te/nu-du-te și așa mai departe. Exemple de întrebări care utilizează binarul predicție includ:

  • Este un solicitant eligibil pentru calitatea de membru?
  • Este probabil ca această tranzacție să fie frauduloasă?
  • Este un client un bun candidat pentru o campanie de marketing?
  • Este probabil ca un cont să-și plătească facturile la timp?

Rezultate multiple predicție

Rezultatul multiplu predicție este momentul în care se poate răspunde la întrebare dintr-o listă de mai mult de două rezultate posibile. Exemplele de rezultate multiple predicție includ:

  • Va ajunge un transport devreme, la timp, târziu sau foarte târziu?
  • De ce produs ar fi interesat un client?

Numerică predicție

Numeric predicție este atunci când la întrebare se răspunde cu un număr. Exemple de predicție numeric includ:

  • Câte zile să sosească un transport?
  • Câte apeluri ar trebui să gestioneze un agent într-o zi?
  • Câte articole trebuie să păstrăm în inventar?
  • Câți clienți potențiali ar trebui să convertească o echipă de vânzări într-o lună?

Disponibilitatea caracteristicilor în funcție de regiune
model de predicție cerințe preliminare