数据准备报告概述（预览版）
[本文为预发布文档，可能会发生变化。]
Dynamics 365 Customer Insights - Data 中的数据准备报告可以帮助您了解总体数据质量、数据是否准备好生成见解，以及帮助您改进数据，从而为您计划的销售或市场营销策略发掘更多和更好的见解。
重要提示
- 这是一项预览功能。
- 预览功能不适合生产使用且功能可能受限。 这些功能在正式发布之前推出，以便客户可以提前使用并提供反馈。
先决条件
如果满足以下先决条件，数据准备报告将会自动运行：
- 客户和交易数据引入已完成。
- 统一已完成。
- 活动和关系已映射。
- 启用由 Azure OpenAI 提供支持的 Copilot 功能设置打开。 默认为开。
- 环境位于受支持的地理位置，并使用受支持的语言。
- 至少有 100 条客户记录，首选 1,000 条记录。
- 至少有一年的交易历史记录，最好是两到三年。 理想情况下，每个客户 ID 有两到三个交易，最好是跨越多个日期。
- 客户标识符：用于使交易与客户匹配的唯一标识符。
- 必填字段的缺失值少于 20%。
数据准备报表
完成统一后，系统会根据所引入的统一数据自动生成数据准备报告，并分析数据的上下文信息。 任何时候当您运行统一时，都将会更新这些信息。
从主页页面、数据源页面或预测页面访问数据准备报告。
提示
如果看不到数据准备报告，可能是因为尚不满足先决条件，未生成该报告。 确保您已完成引入和统一、活动与关系之间的映射，并且管理员已在设置页面打开全局同意设置。
数据准备报告中包含四个主要部分。
AI 生成的数据质量摘要：一个由 Open AI 模型生成并且包含数据质量等级、见解准备情况以及问题和推荐部分的简明摘要。 该摘要显示在主页横幅上并包含于数据准备报告中。
总体数据质量等级：该等级指示数据的总体健康状况。 该等级将按聚合百分比（范围为 0-100%）形式进行计算并且包含对应的级别（高、中或低数据质量）。 它基于行业标准数据质量指标内的一组数据质量规则派生自加权平均分数。 这些指标包括完整性、一致性、唯一性、准确性、及时性、有效性和完整性等。 如果数据具有较高的等级和对应的高级别数据质量，则您的数据的质量足以生成产品中可用的大多数见解，且具有生成有意义结果的高置信度。
见解准备情况：见解准备情况指示是否满足生成特定见解的要求。 是否满足要求，是通过将每个见解的基准数据要求与数据中存在的问题进行比较来确定。 如果任何问题违反见解的任何数据要求，则该见解将视为不可使用。 如果见解视为已可使用，则可能生成有意义的结果。
数据质量问题和建议：这些问题和建议就数据中出现的问题提供全面的指导，包括影响见解的严重性以及可采取的修复操作的建议。 问题源自与数据质量等级相同的行业标准数据质量指标中的规则。 违反这其中的任何规则都会导致问题。 出现的问题越少，特别是关键的严重性问题，则获得较高的数据质量等级并且将所有见解标记为已可使用的可能性就越大。
提示
默认视图提供数据中存在的最关键问题。 要查看按照严重性整理的所有问题，请关闭显示关键问题。 要更改视图以显示按其他选项组织的问题，请选择分组依据并做出选择。 可用的选项包括严重性、数据质量指标和受影响的见解。
在大多数情况下，数据准备报告中出现的问题和建议必须通过使用 Power Query 等数据清理工具，对 Customer Insights - Data 外部的数据源执行修复来进行解决。 然后，必须重新引入新的和改进的数据，并且必须再次完成统一，以改善数据质量。 仅当完成统一后，才会触发数据准备报告刷新。
数据的上下文信息
除了数据准备报告，您还将获得与见解相关的上下文信息，特别是预测模型。 在您花时间和精力进行配置和运行模型之前，使用这些信息可以了解哪些预测模型最符合您的数据。
在创建选项卡下的预测页面中，标记为使用此模型的模型最适合您的的数据，而标记为不可使用的模型不适合您的数据。 对于任何不可使用模型，请查看完整的数据准备报告，并根据问题和建议部分中的指导对您的数据进行必要的修复。