預(yù)測(cè)生成器可以為業(yè)務(wù)創(chuàng)建個(gè)性化預(yù)測(cè)。無需手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）、選擇和調(diào)整預(yù)測(cè)算法，更無需考慮模型部署和再訓(xùn)練的繁瑣細(xì)節(jié)。設(shè)置完成后，模型的訓(xùn)練和評(píng)分過程將自動(dòng)在后臺(tái)進(jìn)行，預(yù)測(cè)結(jié)果可以存儲(chǔ)于數(shù)對(duì)象的自定義字段，不僅優(yōu)化了用戶體驗(yàn)，也為業(yè)務(wù)決策提供了即時(shí)的數(shù)據(jù)支持，使預(yù)測(cè)的應(yīng)用更加直接和高效。 下面，我們將使用預(yù)測(cè)生成器進(jìn)行商機(jī)預(yù)測(cè)為例，介紹預(yù)測(cè)生成器的詳細(xì)功能。
下面將帶您了解使用預(yù)測(cè)生成器建立預(yù)測(cè)模型解決業(yè)務(wù)實(shí)際需求的六個(gè)步驟。
第 1 步：定義用例
精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和分析是提升業(yè)績(jī)的關(guān)鍵。以下是一些通過預(yù)測(cè)模型可以顯著改善的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景：
銷售線索轉(zhuǎn)化評(píng)分：通過分析銷售線索的轉(zhuǎn)化過程，預(yù)測(cè)模型可以幫助識(shí)別那些最有可能轉(zhuǎn)化為商機(jī)的線索。這不僅提高了轉(zhuǎn)化率，還優(yōu)化了資源分配，確保團(tuán)隊(duì)將精力集中在最有潛力的線索上。
潛在客戶管理優(yōu)化：預(yù)測(cè)模型能夠分析潛在客戶的行為和偏好，預(yù)測(cè)他們轉(zhuǎn)化為訂單的可能性。這樣，銷售團(tuán)隊(duì)可以更有效地管理潛在客戶關(guān)系，減少無效跟進(jìn)，提高轉(zhuǎn)化效率。
商機(jī)轉(zhuǎn)化率增強(qiáng)：在商機(jī)階段，預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)訂單成交的可能性，幫助團(tuán)隊(duì)識(shí)別關(guān)鍵的成交障礙。通過針對(duì)性的策略調(diào)整，可以提高商機(jī)的成交率，減少資源浪費(fèi)。
第 2 步：生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
預(yù)測(cè)生成器支持創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并基于數(shù)據(jù)集訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型。
數(shù)據(jù)集管理入口： 設(shè)置/AI平臺(tái)管理/預(yù)測(cè)生成器/數(shù)據(jù)集管理
功能按鈕：
新建：點(diǎn)擊【新建】按鈕，可新建數(shù)據(jù)集。
刪除：可刪除不使用數(shù)據(jù)集，刪除后，模型訓(xùn)練時(shí)將不可使用該數(shù)據(jù)集。
新建數(shù)據(jù)集入口
新建數(shù)據(jù)集的步驟為：
1. 選擇數(shù)據(jù)集范圍：
支持選擇所有預(yù)置對(duì)象以及自定義對(duì)象；
增加數(shù)據(jù)集過濾條件，對(duì)對(duì)象數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，例如：以時(shí)間范圍 ,生成一份三個(gè)月以前的商機(jī)數(shù)據(jù)集。
注意：在導(dǎo)入數(shù)據(jù)集時(shí)，由于近期數(shù)據(jù)還未跟進(jìn)完成，無法確定近期商機(jī)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)標(biāo)簽（贏單/輸單），因此，在盡量不要選擇近期數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。
2. 選擇特征：
選擇業(yè)務(wù)對(duì)象字段加入數(shù)據(jù)集；
數(shù)據(jù)集最少選擇3個(gè)特征，最多選擇100個(gè)特征；
選擇數(shù)據(jù)集范圍
選擇特征
第 3 步：創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型
預(yù)測(cè)生成器可以處理以下類型的預(yù)測(cè)：
二分類預(yù)測(cè)（例如：商機(jī)是/否贏單）
模型管理入口： 設(shè)置/AI平臺(tái)管理/預(yù)測(cè)生成器/模型管理；
功能按鈕：
新建：點(diǎn)擊【新建】按鈕可新建預(yù)測(cè)模型。
模型報(bào)告：點(diǎn)擊進(jìn)入模型報(bào)告后可查看模型表現(xiàn)、以及模型設(shè)置，并可進(jìn)行模型重訓(xùn)。
編輯：點(diǎn)擊編輯后可以替換模型特征進(jìn)行模型重訓(xùn)。
移除：移除模型后，已部署該模型的前端模型預(yù)測(cè)組件將失效，移除前請(qǐng)將該模型與組件解綁。
發(fā)布：可發(fā)布訓(xùn)練完成狀態(tài)模型，發(fā)布后可在預(yù)測(cè)模型組件中部署該模型。
停用：停用已發(fā)布狀態(tài)模型，停用后將不可使用。
新建預(yù)測(cè)模型入口
新建預(yù)測(cè)模型的步驟為：
1. 設(shè)置模型基礎(chǔ)信息
模型名稱：輸入框，最多支持50字符；
模型描述：長(zhǎng)文本，支持500字符；
選擇數(shù)據(jù)集：?jiǎn)芜x下拉選擇已導(dǎo)入成功數(shù)據(jù)集；
設(shè)置模型基礎(chǔ)信息
2. 數(shù)據(jù)集標(biāo)注。
目標(biāo)字段：從數(shù)據(jù)集中的字段中，選擇要預(yù)測(cè)的值，僅支持類型為【單選】的字段；例如：若要預(yù)測(cè)商機(jī)贏單概率，則將商機(jī)對(duì)象的狀態(tài)字段設(shè)置為目標(biāo)字段。
期望字段值：目標(biāo)字段中的某個(gè)枚舉值，用于將符合該期望值的目標(biāo)字段標(biāo)記為正樣本；例如，若要預(yù)測(cè)商機(jī)贏單概率，則將贏單狀態(tài)的商機(jī)標(biāo)注為正樣本，期望字段值選擇贏單即可。
數(shù)據(jù)集標(biāo)注
3. 選擇特征方式
支持選擇【自動(dòng)】【手動(dòng)】?jī)煞N，默認(rèn)選中自動(dòng)；
自動(dòng)：選擇自動(dòng)后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行預(yù)先進(jìn)行一輪模型推理，并基于模型自動(dòng)推薦適合的字段，字段會(huì)自動(dòng)選擇12個(gè)特征，用戶可再自行調(diào)整。
手動(dòng)：點(diǎn)擊后，系統(tǒng)會(huì)直接跳到特征選擇頁(yè)面，默認(rèn)為空，用戶可自行選擇，特征選擇至少3條，最多30條。
為了降低特征噪聲，提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，我們總結(jié)了以下特征篩選原則以供參考：
特征篩選的原則:
去除空缺太高的字段，推薦選擇空缺率<50%的字段；
去除信息過于分散的字段，例如 id , 或一些每個(gè)數(shù)據(jù)都獨(dú)特的字段如備注)；
去除在目標(biāo)變量確認(rèn)之后才填寫的數(shù)據(jù) ，例如商機(jī)階段和失敗原因字段；
去除PSI過大的值，PSI表示字段值分布在不同時(shí)期的變化，例如2022年的線索20%轉(zhuǎn)換，而2023年的線索90%都轉(zhuǎn)換，說明此類字段的PSI較大；推薦使用<25%的字段
去除偏離值較大的值，偏離值表示字段"個(gè)例"的情況有多少，例如“所屬地區(qū)在北京”占比90%以上；推薦偏離值<50%的字段。
選擇特征
自動(dòng)選擇特征
第 4 步：模型訓(xùn)練與模型迭代
一般來說，預(yù)測(cè)質(zhì)量越高越好，但如果預(yù)測(cè)質(zhì)量太高（大于 95%），則可能是因?yàn)槟哪Ｐ痛嬖谝粋€(gè)常見問題，即標(biāo)簽泄漏。
標(biāo)簽泄漏：
是指在訓(xùn)練模型時(shí)不小心使用了未來信息（即在預(yù)測(cè)時(shí)不應(yīng)該可用的信息），這會(huì)導(dǎo)致模型過度擬合，從而在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)不佳。
例如，客戶創(chuàng)建模型來預(yù)測(cè)哪些商機(jī)可能會(huì)輸單時(shí)，因?yàn)槟Ｐ吞卣鬟x擇了一個(gè)名為“輸單原因”的字段。這個(gè)字段是一個(gè)泄漏源，因?yàn)檫@些信息在商機(jī)預(yù)測(cè)時(shí)不必填寫，而只有在輸單后，當(dāng)結(jié)果已知時(shí)才會(huì)填寫輸單原因。
根據(jù)此分析，您很可能需要進(jìn)行一些迭代并調(diào)整您的預(yù)測(cè)。
模型表現(xiàn)異常常見的調(diào)整包括：
模型預(yù)測(cè)得分偏高時(shí)：字模型報(bào)告/模型設(shè)置中查看各特征表現(xiàn)，手動(dòng)刪除相關(guān)度極高的特征，即是在預(yù)測(cè)結(jié)果之后填寫的特征值（通常是泄漏字段），重訓(xùn)模型。
模型預(yù)測(cè)得分偏低時(shí)：通過替換特征，去掉空缺值過高，偏離值過高，PSI過大的特征，選擇特征表現(xiàn)更優(yōu)秀的特征字段。
模型重訓(xùn)入口：
模型管理/編輯
模型管理/模型報(bào)告/訓(xùn)練模型
模型報(bào)告中重新訓(xùn)練模型
編輯重新訓(xùn)練模型
第 5 步：部署并使用你的預(yù)測(cè)模型
對(duì)預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)滿意后，點(diǎn)擊發(fā)布。發(fā)布后，模型將支持部署至模型預(yù)測(cè)組件中。
將模型預(yù)測(cè)組件添加到對(duì)象詳情頁(yè)面，這樣您就可以看到影響每個(gè)特定預(yù)測(cè)的最重要的預(yù)測(cè)因素。當(dāng)銷售跟進(jìn)每個(gè)線索時(shí)，將為銷售人員提供有用的信息，通過優(yōu)化減分項(xiàng)來促成贏單。
模型發(fā)布
添加模型預(yù)測(cè)組件
