อ่านในภาษาอังกฤษ

แชร์ผ่าน


ภาพรวมของโมเดลการคาดคะเน

โมเดลการคาดคะเน AI Builder จะวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลประวัติที่คุณระบุ โมเดลการคาดคะเนเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงรูปแบบเหล่านั้นกับผลลัพธ์ จากนั้นเราใช้ความสามารถของ AI เพื่อตรวจจับรูปแบบที่เรียนรู้ในข้อมูลใหม่และใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต

ใช้แบบจำลองการคาดคะเนเพื่อสำรวจคำถามทางธุรกิจที่สามารถตอบได้ด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งดังต่อไปนี้:

  • จากสองตัวเลือกที่มีอยู่ (ไบนารี)
  • จากผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หลายประการ
  • ซึ่งคำตอบเป็นตัวเลข

การคาดคะแนแบบไบนารี

การคาดคะเนแบบไบนารีคือเมื่อคำถามที่ถามมีคำตอบที่เป็นไปได้สองคำตอบ ตัวอย่างเช่น ใช่/ไม่ใช่ จริง/เท็จ ตรงเวลา/ล่าช้า ไป/ไม่ไป เป็นต้น ตัวอย่างคำถามที่ใช้การคาดคะเนแบบไบนารี ได้แก่

  • ผู้สมัครมีสิทธิ์เป็นสมาชิกหรือไม่
  • ธุรกรรมนี้น่าจะเป็นการฉ้อโกงหรือไม่
  • ลูกค้าเป็นผู้สมัครที่ดีสำหรับแคมเปญการตลาดหรือไม่
  • ลูกค้าองค์กรมีแนวโน้มที่จะชำระใบแจ้งหนี้ตรงเวลาหรือไม่

การคาดคะเนผลลัพธ์หลายรายการ

การคาดคะเนผลลัพธ์หลายรายการคือเมื่อสามารถตอบคำถามจากรายการผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากกว่าสองรายการ ตัวอย่างของการคาดคะเนผลลัพธ์หลายรายการรวมถึง:

  • พัสดุจะมาถึงก่อนเวลา ตรงเวลา ล่าช้า หรือล่าช้ามาก
  • ลูกค้าจะสนใจผลิตภัณฑ์ใด

การคาดคะเนเชิงตัวเลข

การคาดคะเนเชิงตัวเลขคือ เมื่อมีการตอบคำถามด้วยตัวเลข ตัวอย่างของการคาดคะเนผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลข ได้แก่

  • สินค้าจะมาถึงภายในกี่วัน
  • ตัวแทนควรจัดการการโทรกี่ครั้งในหนึ่งวัน
  • เราจำเป็นต้องเก็บสินค้าไว้ในคลังสินค้ากี่รายการ
  • ทีมขายควรเปลี่ยนโอกาสในการขายกี่ครั้งในหนึ่งเดือน

ความพร้อมใช้งานของคุณลักษณะตามภูมิภาค
โมเดลการคาดคะเน ข้อกำหนดเบื้องต้น