Экскурсия Hands-On: Analytics Studio, Data Manager & Истории

Достаточно теории — давайте на самом деле кликнем вокруг. Этот урок представляет собой экскурсию по CRM Analytics интерфейс: Analytics Studio, Data ManagerИ настоящий Einstein Discovery история. Следуйте в своей бесплатной группе разработчиков (из Урока 1), чтобы концепции из последних нескольких уроков стали мышечной памятью. Клип выше длиннее обычного, потому что есть что посмотреть.

Оригинальное название: App Launcher and Analytics Studio

CRM Analytics достигается через App Launcher (иконка сетки в верхнем левом углу) Salesforce). Поиск и открытие Analytics Studio Выделенное рабочее пространство, где происходит вся ваша аналитическая работа.

Студия дом Это ваш командный центр. Ожидайте найти:

• Любимые — прикрепленные панели инструментов, линзы и наборы данных, которые вы часто используете.
• Уведомления - оповещения, вызванные условиями данных, о которых вы заботитесь.
• Подписки — запланированные снимки виджетов, отправленные вам по электронной почте.
• список - метрики быстрого взгляда, за которыми вы хотите следить.
• просматривать Все, что организовано приложения и активы (панели, объективы, наборы данных, истории).

Отсюда вы можете открыть приборная панель Чтобы увидеть кураторскую, интерактивную аналитику или открыть линза Для изучения одного набора данных ad hoc — именно концепции уровня проектирования из Урока 5.

The Data Manager

Переключитесь на Data Manager и вы смотрите на машинное отделение — слой данных из Урока 4, сделанный видимым. Его ключевые области:

• Монитор - журнал каждого Работа с данными (синхронизация, потоки данных, рецепты). Проверьте статус, продолжительность и ошибки здесь. Это ваша первая остановка, когда приборная панель выглядит устаревшей.
• Поток данных & Рецепты — создание и редактирование ваших преобразований (устаревший поток данных против современных рецептов перетаскивания).
• Данные / Наборы данных Просмотрите оптимизированные наборы данных, которые питают все.
• Соединить — соединения Data Sync, которые формируют исходные данные.
• Живые связи & выходное соединение Прямые источники данных (например, Snowflake) и цели, к которым вы возвращаете результаты.

Открывая историю

Захватывающая часть — откройте Einstein Discovery история И увидеть, как оживает слой интеллекта. История читает свой набор данных и представляет:

• Корреляции и прозрения — лучшие предсказатели и влиятельные лица, влияющие на ваш результат, на простом языке.
• Что такое анализ — изменить входное значение на записи и наблюдать за движением прогнозируемого результата. Вот как пользователь создает интуицию, для которой важны рычаги: Если мы сократим цикл продаж на неделю, вероятность выигрыша значительно возрастет.

Оценка модели

Ответственная история — это не просто красивые прозрения, она показывает, насколько надежна основа. модель Правда. Ищите метрики оценки модели:

• R2 (R-квадрат) — сколько вариаций объясняет модель.
• Ошибка (абсолютная ошибка) Средний размер ошибки предсказания.
• RMSE (Root Mean Squared Error) Ошибка, которая сильнее наказывает большие промахи.
• перекрестная валидация — тестирование модели на задерживаемых данных для ее подтверждения обобщать Вместо того, чтобы запоминать тренировочный набор.

Развертывание модели

Когда идеи истории полезны и ее метрики сохраняются, последний шаг заключается в следующем: развернуть модель. Как мы видели в Уроке 6, развертывание начинает забивать реальные записи — всплывая счет, объяснение и рекомендуемое действие прямо там, где работают пользователи, скрывая сложность науки о данных.

Что вы только что совершили

В одном прохождении вы коснулись всех трех слоев CRM Analytics:

Воспроизведите этот тур в своей собственной организации. Нажмите на каждую вкладку, откройте панель инструментов и прочитайте историю от конца до конца. Последний урок приближает нас к стратегии: шесть шагов к принятию аналитики.