হ্যান্ড-অন টুর: Analytics Studio'%s' Data Manager & গল্প

যথেষ্ট তত্ত্ব আছে- চলুন শুরু করা যাক। এই শিক্ষা সফরকে নির্দেশনা দেয় CRM Analytics ইন্টারফেস: Analytics Studioএবং Data Managerএবং একটি বাস্তব Einstein Discovery গল্প. . আপনার মুক্ত ডেভেলপার অথবা জি (১) এর সঙ্গে যুক্ত থাকুন । উপরের ক্লিপটি স্বাভাবিকের চেয়ে অনেক বেশী কিছু দেখার আছে।

চালু করা হচ্ছে: অ্যাপ্লিকেশন লঞ্চার ও লঞ্চার Analytics Studio

CRM Analytics চলে গেছে অ্যাপ্লিকেশন প্রারম্ভকারীComment (উপরে-থেকে-বামে বাম-থেকে-ডান) Salesforce- হ্যা. খোলা ও অনুসন্ধান করুন Analytics Studio — যে - উৎসর্গীকৃত কর্মক্ষেত্র, যেখানে আপনার সমস্ত পদ্ধতিই জড়িত ।

স্টুডিও বাড়ি তোমার কমান্ড সেন্টার. আশা করা হচ্ছে যেন:

• পছন্দনীয় কিন্তু, আপনার চোখকে নিয়ন্ত্রণ করুন ।
• সূচনাবার্তা ▪ তথ্য অনুযায়ী সতর্কতার সঙ্গে আপনার যত্ন নেওয়া ।
• সাবস্ক্রিপশন * — ই-মেইলের মাধ্যমে দেওয়া চেকগুলো আপনার জন্য নির্ধারিত ।
• পর্যবেক্ষণ তালিকা — দ্রুত গতির মেট্রিকরা, তুমি নিজের দিকে নজর রাখতে চাও।
• ব্রাউজ করুন — সবকিছু সংগঠিত টুল-টিপ এবং সম্পদ (ডশবোর্ডস, লেন্স, ডাটাসেট, গল্প)।

এখান থেকে আপনি একটি খুলতে পারেন ড্যাশবোর্ড সংরক্ষিত, ইন্টারঅ্যাকটিভ এনাটিক, অথবা খোলা লেন্স একটি তথ্য খুঁজে বের করার জন্য – ঠিক ৫টি শিক্ষা থেকে ডিজাইন-এর ধারণা।

এটা Data Manager

পরিবর্তন করুন Data Manager আর আপনি ইঞ্জিন রুম দেখে থাকেন — যে - উপাত্তের স্তর ৪ থেকে দৃশ্যমান ছিল, তা দৃশ্যমান হয়েছিল । এর মূল এলাকা:

• মনিটর ♪ প্রত্যেকের লগ তথ্য বিশিষ্ট কর্ম (ফাঁট, ডাটাফ্লোস, রেসিপি। অবস্থা, সময়কাল, এবং ত্রুটি । ড্যাশবোর্ড দেখে এটা তোমার প্রথম বন্ধ।
• ডাটাফ্লো & প্রণালী - আপনার রূপান্তরের বৈশিষ্ট্য সম্পাদন এবং সম্পাদন করুন (সেলি ডাটাফ্লো বনাম আধুনিক মোড়ক)।
• তথ্য / ডাটাসেট — ডি.
• সংযোগ স্থাপন করুন — তথ্য সুসংগত সংযোগ, উৎস তথ্য ।
• লাইভ সংযোগ & আউটপুট সংযোগ — সরাসরি তথ্য উৎস (যেমন স্নোফ্লেক) এবং যে লক্ষ্যবস্তুতে আপনি ফলাফল সৃষ্টি করতে যাচ্ছেন, তা হচ্ছে এর লক্ষ্য।

একটা গল্প খোলা হচ্ছে

অধ্যয়ন প্রশ্নাবলি Einstein Discovery গল্প এবং দেখতে হবে গোয়েন্দা স্তর বেঁচে আছে। একটি গল্প তার ডাটা সেট এবং উপস্থাপন করেছে:

• অন্তর্দৃষ্টি ও অন্তর্দৃষ্টি — প্রধান ভবিষ্যদ্বাণীবিদ ও প্রভাববিস্তারকারীরা আপনার পরিণতিকে সহজ ভাষায় পরিচালনা করে ।
• কী বিশ্লেষণ — রেকর্ডের মধ্যে ইনপুটের মান পরিবর্তন এবং ভবিষ্যদ্বাণীর ফলাফল লক্ষ করুন । এ ভাবে একটি ব্যবহারকারী গৃহায়নের জন্য ব্যবহার করে: “যদি আমরা এক সপ্তাহের মধ্যে বিক্রয় চক্রকে সংক্ষিপ্ত করে দেই, তাহলে এর সম্ভাবনা এত বেড়ে যায়”।

মডেল বদল করুন

একজন দায়িত্ববান গল্প শুধু যথেষ্ট অন্তর্দৃষ্টিই নয় — এটা দেখায় যে, কীভাবে মূল বিষয়টা নির্ভরযোগ্য মডেল হ্যা. মডেল মূল্যায়নের মেট্রিক খোঁজো:

• R2 (R- ব্লক) ( ১ করি.
• মা (মেয়া) — ভবিষ্যদ্বাণীকৃত ভুলের গড় মাপ ।
• RMSE (রেট্রোল স্কয়ার ত্রুটি) — যে - ভুল শাস্তিগুলো আরও বেশি গুরুতরভাবে ভোগ করে ।
• ক্রস- পূরণকারী - একে নিশ্চিত করতে মডেলটি পরীক্ষা করুন সাধারণ প্রশিক্ষণ সমন্বয় করার পরিবর্তে।

মডেল নির্বাচন করুন

যখন গল্পের অন্তর্দৃষ্টি কাজে লাগে এবং এর মেট্রিকগুলো ধরে রাখা হয়, শেষ পদক্ষেপ হলো চূড়ান্ত পদক্ষেপ। মডেল স্থানান্তর করুন. . যখন আমরা ৬ টি পাঠে দেখলাম যে পানি সরবরাহ আসল রেকর্ড বের করা শুরু করে- একটি স্কোর সার্ফিং, ব্যাখ্যা, এবং তথ্য-বৈজ্ঞানিক জটিলতা লুকিয়ে রাখার ক্ষেত্রে একটি সুপারিশমূলক পদক্ষেপ।

তুমি আসলে কি করছ

এক স্তরের মধ্যে আপনি তিনটি স্তর স্পর্শ CRM Analytics:

এটা তোমার নিজের কাজে লাগিয়ে দাও. প্রতিটি ট্যাব ক্লিক করে, একটি নমুনা ড্যাশবোর্ড খুলুন এবং শেষ করার জন্য একটি গল্প পড়ুন । চূড়ান্ত শিক্ষাটি কৌশলের দিকে ফিরে যাচ্ছে: ছয়টি ধাপ দত্তক নেবার জন্য।