Trabalhando com os Resultados do driver (Studio)
O que há nesta página
Sobre o trabalho com a Driver Resultados
Depois de criar um driver e executá-lo para encontrar os drivers em seus dados, você pode acessar e visualizar resultados do driver, visualizar medidas estatísticas para avaliar a qualidade do seu modelo preditivo, definir um volume mínimo para os drivers e ocultar e exibir drivers.
Acesso aos Resultados do driver
Depois de criar um driver e encontrar os drivers em seus dados, você pode acessar resultados do driver para seus dados na janela Resultados driver.
Visualização dos Resultados do driver
Depois de acessar resultados do driver, você poderá resultados na guia Drivers da janela Resultados do driver. Você também pode detalhar o feedback relacionado no explorador de documentos, visualizar drivers inversos, explorar drivers em um dashboard e ocultar e exibir drivers.
Você pode visualizar as seguintes informações na guia Drivers:
Classificação de impacto
A classificação de impacto é o número de classificação de todos os motoristas ordenados pela pontuação de impacto. A classificação do impacto prioriza os drivers de acordo com sua capacidade de prever o resultado definido. Um motorista com classificação 1 tem mais potência indicativa do que um motorista com classificação 2 ou mais.
A classificação de impacto deriva da pontuação de impacto, uma métrica que mede o poder de um driver na previsão do resultado escolhido. A pontuação de impacto é um produto de um modelo exclusivo de aprendizado de máquina gerado para os motoristas.
A pontuação de impacto é normalizada, o que significa que ela é relativa a outros motoristas na mesma localização em que os motoristas executam. Os valores da pontuação de impacto geralmente ficam entre -1 e 1.
Dicas de pontuação de impacto
Ao analisar os motoristas de acordo com a pontuação de impacto, siga estas dicas:
- Não se fixe nos valores decimais da pontuação de impacto: A principal intenção dos valores decimais da pontuação de impacto é classificar e diferenciar os drivers mais fortes dos mais fracos. Os valores decimais não fornecem significância estatística por si só.
- Preste atenção aos drivers com pontuação de impacto próxima ou acima de 1: os drivers com um valor de classificação de impacto próximo ou acima de 1 são preditores mais fortes de seu resultado.
- Igualmente importante, preste atenção aos drivers com uma pontuação de impacto próxima ou abaixo de -1 (drivers inversos): Os drivers com valor de pontuação de impacto próximo ou abaixo de -1 são preditores mais fortes do oposto binário de seu resultado. Esses são chamados de drivers inversos. Por exemplo, se você estivesse procurando fatores determinantes das classificações de detrator, um valor negativo forte seria um fator determinante para não detratores, ou passivos e promotores.
- Trate a pontuação de impacto como uma métrica não linear: Por exemplo, uma pontuação de impacto de 0,4 é duas vezes mais forte do que uma pontuação de impacto de 0,2.
- Lembre-se de que a pontuação de impacto é normalizada: O impacto da normalização é que a remoção dos resultados dos recálculos subsequentes dos motoristas provavelmente resultará em um aumento ou diminuição dos valores de pontuação de impacto de outros motoristas. Por exemplo, a remoção de um driver muito forte significa que as previsões devem ser feitas com os dados restantes, o que pode fazer com que outros drivers se tornem mais ou menos importantes.
- Diferencie os drivers por uma segunda métrica, como % Total, Sentimento ou Esforço: Por exemplo, se dois drivers diferentes tiverem a mesma pontuação de impacto, mas taxas de % total muito diferentes, é provável que você queira concentrar a exploração no driver mais predominante.
Explorando os drivers em um Dashboard
Você pode adicionar um widget de dispersão agrupado por motoristas a qualquer um de seus painéis ou a um novo dashboard.
- Intervalo de datas: O mesmo que no escopo da investigação
- Filtros: Sincronizado com o driver
- Cálculo do eixo vertical: Pontuação de impacto
- Cálculo do eixo horizontal: Volume
- Grupo por: Motoristas
Ocultação e remoção de drivers nos Resultados drivers
Depois de acessar resultados do driver, você pode visualizar resultados do driver e ocultar os drivers que não são úteis para sua análise.
Avaliação do desempenho do modelo
Depois de acessar resultados do driver, você pode visualizar medidas estatísticas para avaliar a qualidade do modelo preditivo na guia Desempenho da janela Resultados do driver:
Visualização dos Resultados do driver no formato JSON
Depois de acessar resultados do driver, você pode visualizar resultados do driver no formato JSON na guia Estatísticas da janela Resultados do driver . Isso é útil para fins de solução de problemas.
Definição do volume mínimo para os motoristas
Depois de acessar resultados do driver, você pode definir o número mínimo de documentos que qualificariam cada driver em potencial para avaliação.
A análise de drivers fará amostra gem do milhão de documentos até 50.000 documentos aleatórios e, em seguida, usará essa amostra para encontrar drivers. Se seu escopo contiver menos de 50.000 documentos, não haverá amostragem. Isso significa que, se o escopo for maior do que 50.000 documentos, você poderá obter drivers ligeiramente diferentes na segunda vez em que o executar (se todo o resto for igual) devido a essa amostragem. No entanto, isso normalmente afeta mais os itens de menor volume, que são indiscutivelmente os menos valiosos.
Os possíveis motoristas com volumes muito baixos podem estar sub ou super-representados nos conjuntos de dados da amostra. Recomendamos filtrar esses drivers dos gráficos usando um limite mínimo de volume. No entanto, lembre-se de que esses drivers de pequeno volume podem ser úteis para identificar pequenos grupos de clientes que precisam de respostas táticas.
Você também pode ver pequenas variações nas pontuações de impacto devido a variações naturais de amostragem. Uma outra possível causa disso é o carregamento ou a remoção de dados do projeto dentro do período especificado
Isso é ótimo! Obrigado pelo seu feedback!
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