データセット

データセットは Predictive Insights のなかでも特に重要な構成要素です。各データセットは顧客と見込み客を表すデータのコレクションです。このアカウントのリストは、モデルのスコアリング及びエンリッチメントに使用されます。

データセットの作成は、後続のアクションやモデルのトレーニングに必要なデータを格納するため、Predictive Insights における最初のステップとなります。

Predictive Insights には 2 種類のデータセットがあります。一つ目はスコアリングやエンリッチメントを行うためのもので、もう一つはスコアリングやエンリッチメントに加えてモデルの学習も行うためのものです。スコアリングとエンリッチメントを目的としたデータセットが最も一般的なユースケースであり、既存のリストのみに依存します。

二つ目のタイプのデータセットは、スコアリングとエンリッチメントに加えてモデルの学習目的としています。モデルのトレーニングとは、機械学習アルゴリズムでアカウント情報を使用して、データセット内の属性と既存顧客アカウント/見込み顧客アカウントの間のパターンと関係性を検出することで、見込み顧客アカウントの予測を生成するプロセスです。

Predictive Insights のモデル学習に加え、スコアリングとエンリッチメントを目的としたデータセットには追加の要件があります。これらの要件とデータセットの作成方法について確認してください。