檢視屬性對模型的影響

定義預測計分模型時，您想要了解每個屬性影響預測分數的情形。 根據此資訊，您可以了解：

• 為什麼特定屬性會比其他屬性更具預測影響力
• 如何將屬性值與屬性全域授與資格率進行比較
• 模型如何利用您的資料以提高預測評分

雖然下列範例所指的是潛在客戶，但是本文對商機評分和潛在客戶評分都適用。

授權和角色需求

需求類型	您必須有
授權	Dynamics 365 Sales Premium 或 Dynamics 365 Sales Enterprise 其他資訊：Dynamics 365 Sales 定價
資訊安全角色	系統管理員 其他資訊：預先定義 Sales 的資訊安全角色

檢視屬性見解和影響

1. 編輯模型。

2. 在編輯欄位頁面上，從主要實體或相關實體中選取您要檢視其見解的屬性。

   屬性見解窗格會顯示在頁面的右側。 下圖顯示潛在客戶來源屬性的屬性見解窗格範例。

   

屬性見解窗格會顯示有關屬性的詳細資訊，例如其資格授與率以及該比率最重要的原因 (正面和負面)。 您也可以將屬性值對評分的相對影響，與賣家的資料輸入行為，以及與可能影響預測評分正確性的情形聯繫起來。

屬性見解窗格顯示的見解是根據組織的資料及其與授與資格結果的相互關聯情形而定。 例如，當潛在客戶具有與高於屬性全域資格授與率之資格授與率相互關聯的屬性值時，該潛在客戶的預測評分會增加。 當潛在客戶的資格授與率低於屬性的資格授與率平均值時，預測評分會減少。

屬性見解窗格分為下列區段：

• 包含屬性之預測影響的摘要區段、屬性中填入已開始和已關閉潛在客戶或商機的次數，以及未自動選取屬性以建立模型的原因。

• 顯示每個屬性值對授與資格率產生影響的圖表。 在上述範例中，潛在客戶來源值空白、口耳相傳和員工轉介的表現優於平均值，而廣告和網站的表現低於平均值。 平均值以藍線表示，並根據下列公式計算得出：

  潛在客戶全域資格授與率 = (組織中獲授與資格之潛在客戶的總數) / (透過此屬性獲授與資格和取消資格之潛在客戶的總數) *100

  商機全域資格授與率 = (組織中成交商機的總數) / (透過此屬性成交和未成交之商機的總數) *100

  將游標暫留在長條上，可檢視值的摘要，例如資格授與率以及已開啟和已關閉潛在客戶或商機數目。 屬性授與資格率的值是根據下列公式計算得出：

  屬性值的資格授與率 = (使用屬性中給定值授與資格之潛在客戶或商機的總數) / (使用屬性中該值之已關閉潛在客戶或商機的總數) *100

  例如，如果高預算潛在客戶的授與資格率是 42%，則公式為：

  (獲授與資格之高預算潛在客戶的總數) / (已關閉之高預算潛在客戶的總數) *100 = 42

  Note

  這些計算根據的是訓練模型之時的過去兩年資料，可能無法代表目前的資料。 此外，如果模型有篩選，則會在篩選資料之後進行計算。

• 詳細資料區段，提供圖表中各值形成趨勢的原因。 如果相關實體中屬性的資料不足，應用程式就不會顯示見解。

• 關於索引標籤提供有關屬性見解的詳細資訊。

Note

重新訓練模型 (手動或自動進行) 時，會更新屬性見解。 屬性見解的資料不適用於 2021 年 3 月以前建立的模型。 建議您重新訓練模型 (或啟用自動重新訓練模型的選項) 以檢視屬性見解。

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有三種可能性：

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