Modellrückruf analysieren (Studio)

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Informationen zum Analysieren des Modellrückrufs

Eine der Möglichkeiten, die Effektivität eines Kategorisierungsmodells zu bewerten, besteht darin, seinen Rückruf zu messen. Rückruf ist der Prozentsatz der Dokumente, die in ein bestimmtes Modell kategorisiert wurden.

Um den Modellrückruf zu analysieren, sollten Sie den Prozentsatz der im Modell kategorisierten Dokumente mit der Anzahl der nicht kategorisierten Dokumente vergleichen. Dazu können Sie zwei Metriken anlegen: eine für kategorisierte Daten und die andere für nicht kategorisierte Daten.

Tipp: Möchten Sie Ihre Daten weiter untersuchen? Siehe unsere Seiten unter Filtern nach einem gesamten Kategoriemodell und Erkunden von nicht kategorisierten Daten (global other).

Anlegen einer prozentualen kategorisierten Metrik

Auswählen Gefiltert Metrik.
Unter Basierend auf, wählen Sie % gesamt.
Unter BedingungenWählen Sie das gewünschte Kategorienmodell aus.
Auswählen kategorisiert.
Sichern Ihre Metrik.
Tipp: Wenn ein Modell Regeln auf Wurzelebene hat, die „kategorisierte“ Bedingung gibt alle Dokumente zurück, die der Regel auf Wurzelebene entsprechen. Es werden jedoch keine anderen Kategorien innerhalb dieses Modells Benutzerkonto. mehr erfahren zu diesen Ergebnisse finden Sie unter. Wie sich Regeln auf Wurzelebene auf den kategorisierten Filter auswirken.

Anlegen einer nicht kategorisierten Metrik in Prozent

Auswählen Benutzerdefiniert Metrik.
Geben Sie im Feld “Gleichung” Folgendes ein: 1.
Klicken Sie auf das Minuszeichen ( )
Verwenden Sie die Metrik aus, um die Prozent kategorisierte Metrik Sie zuvor angelegt haben.
Wechseln Sie zum Format Registerkarte.
Hinzufügen % als Suffix.
Setzen Sie die Konvertierung auf X100.
Sichern Ihre Metrik.

Ergebnisse anzeigen

Nachdem Sie Ihre Metriken erstellt haben, können Sie sie wie jede andere Metrik in Widgets anzeigen (z.B. 1 Wert in einem Widget, oder Anzeige beider Werte in einem Widget). Diese Metriken können abhängig von Ihrer Analyse austauschbar verwendet werden.

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.

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