收益圖 (Analysis Services - 資料採礦)
在資料採礦設計師的 [採礦精確度圖表] 索引標籤的 [增益圖] 索引標籤中，您可以檢視兩種類型的圖表：增益圖和收益圖。在您設定要使用的模型和資料來源以後，可以選取您想要的圖表類型。從清單中選取 [收益圖] 之後，會自動開啟 [收益圖設定] 對話方塊。如果您設定可定義收益圖的參數，則在 [採礦精確度圖表] 索引標籤中顯示的圖表會自動變更為收益圖。
案例
收益圖會顯示與使用採礦模型有關聯的預估收益增加。例如，如果您的模型預測公司應該在某個商務案例中連絡哪些客戶，則收益圖就會併入與執行目標郵寄促銷活動 (連絡 x 名客戶) 之成本有關的資訊，並計算預估收益。一般收益圖會顯示收益增加直到某個點為止，過了這個點之後，收益就會隨著連絡的母體百分比增加而減少。
例如，在資料採礦基本教學課程中，您會建立決策樹模型 TM_Decision Tree，該模型會預測哪些 AdventureWorks 預期的客戶比較可能購買自行車。若要產生收益圖來代表只傳送郵件給這些客戶的成本與利益，您可遵循用來建立增益圖的一般步驟，然後設定收益圖所特有的設定。當您完成圖表參數的設定時，此圖表會自動變更為收益圖。下圖是根據這些假設：
設定 |
值 |
|---|---|
您應該使用哪個模型？ |
TM_DecisionTree |
應該預測哪一個值？ |
[Bike Buyer] =1 表示可能購買自行車的客戶。 |
應該使用哪一個資料集來評估精確度？ |
若要評估精確度與潛在的收益，您將會使用建立採礦結構時所省下來的測試集。 當您實際建立郵件時，您將會使用另一個資料集。 |
何謂總目標母體？ |
在資料庫的所有客戶中，您只會傳送目標郵件給 20,000 位客戶。 |
為 20,000 人設定目標郵寄促銷活動的單次成本為何？ |
500 |
目標郵寄促銷活動的每單位成本為何？ 這個金額將會乘以小於或等於 20,000 的數字 (需視此模型預測多少客戶為良好候選人而定)。 |
3 |
預期將可以從成功的結果得到多少收益或收入？ 此金額將會用來預估與高機率案例有關的總收益。 |
25 |
瞭解收益圖
圖表的 Y 軸代表收益，而 X 軸則代表公司連絡之母體的百分比。
.gif "簡單的收益圖範例")
收益圖包含一條灰色垂直線，可標示目標母體的百分比。您可以按一下圖表中的位置來移動此線。每當您移動此線時，就會更新 [採礦圖例] 來顯示百分比值、收益分數以及此灰色垂直線上與母體百分比有關的預測機率。如果您將此灰線移到圖表中收益最高的那個點，您可以使用預測機率值來決定連絡客戶的策略。
百分比案例 |
數列、模型 |
收益 |
預測機率 |
|---|---|---|---|
30 |
|
$103,000 |
67.23% |
40 |
TM_Decision Tree |
$128,500 |
60.90% |
50 |
|
$149,500 |
50.70% |
60 |
|
$168,000 |
44.05% |
藉由試驗這個圖，您可判斷收益曲線的高峰為母體的百分之 55，而相關聯的預測機率是百分之 20。這些結果表示，您應該只連絡預測回應機率在百分之 20 以上的客戶，才能達到最大收益。
建立收益圖
若要建立收益圖，您會遵循以下基本步驟：
在 [輸入選擇] 上，選擇一或多個模型。
選擇可預測屬性。
選擇性地指定要預測的值。
選擇用於評估的資料來源。
按一下 [增益圖] 變更到圖表檢視。
在 [增益圖] 索引標籤上，按一下 [圖表類型] 清單來選取您要的圖表類型。
設定收益圖特有的選項。
如需如何建立所有圖表類型的逐步說明，請參閱＜如何：建立採礦模型的精確度圖表＞。資料採礦基本教學課程也包含了逐步解說，可為您示範如何建立增益圖。如需詳細資訊，請參閱＜使用增益圖測試精確度 (基本資料採礦教學課程)＞。
下列清單說明可以在 [收益圖設定] 對話方塊中設定的參數。
母體
當您建立增益圖時，想要使用之資料集內的案例數。此模型一定會依據遞減機率的順序來選擇案例；也就是說，如果您要評估潛在的客戶，並選擇只代表客戶資料庫中一半記錄的數目，此模型將會針對最適合模型的案例子集來測量精確度。
這是因為當您使用此模型來產生郵寄或建立促銷活動時，您將會使用與每一個案例有關聯的預測機率，只針對做出正面回應的機率最高的客戶。
固定成本
與商務問題有關聯的固定成本。如果這是針對郵寄方案，則固定成本可能代表印表機安裝費用，其中涵蓋了準備促銷郵件的初始成本。
這項成本會套用到整個目標母體一次。
單位成本
除了固定成本外，與每一個客戶連絡的相關成本。例如，您可能會輸入促銷郵件的郵資成本或是打電話的成本。這個成本對於整個目標母體都必須是相同的。每個值都會乘以目標的案例數。
每個別營收
與每一次成功銷售有關聯的營收金額。