Klassifikation/Regression

In diesem Bild stehen verschiedene Optionen zum Anzeigen, Anwenden und Sichern/Exportieren des Modells zur Verfügung.

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  • Modellzusammenfassung: Zeigt Informationen zum generierten Modell an, z.B. die Anzahl der Variablen, die Performance-Indikatoren, die Zielinformationen usw.
  • Modellkurven: In Abhängigkeit vom Zieltyp bietet Ihnen das Modellkurvendiagramm folgende Möglichkeiten:
    • Sie können den realisierbaren Gewinn zu Ihrer geschäftlichen Frage mithilfe des generierten Modells anzeigen, wenn das Ziel nominal ist.
    • Sie können die Performance des generierten Modells mit der eines Modells mit einem zufälligen Typ und der eines hypothetisch perfekten Modells vergleichen, wenn das Ziel nominal ist.
    • Sie können den prognostizierten Wert mit dem tatsächlichen Wert vergleichen, wenn das Ziel stetig ist.
  • Beiträge nach Variablen: Diese Graphen zeigen die Wichtigkeit der einzelnen Variablen für die Prognose der Zielvariable. Die Variable mit der höchsten Wichtigkeit für die Prognose befindet sich auf der linken Seite, die Variable mit der geringsten Wichtigkeit auf der rechten Seite.
  • Wichtigkeit der Kategorien: Hier werden die Wichtigkeit der einzelnen Kategorien nominaler oder ordinaler Variablen und die Wichtigkeit der einzelnen Selektionsgrade der stetigen Variablen angezeigt.
  • Korrelationen: In diesem Bereich werden die vom Modell gefundenen korrelierten Variablen sowie das jeweilige Korrelationsverhältnis angezeigt.
  • Detaillierte statistische Berichte (HTML): Um Ihre Modellierungsergebnisse zu analysieren und diese Ergebnisse mit Kollegen, Vorgesetzten, Partnern oder Kunden zu teilen, können Sie detaillierte statistische Berichte im HTML-Format generieren.
  • Auswertungstabellen: Zusätzlich zu den detaillierten statistischen Berichten stehen Ihnen eine Reihe von Tabellen mit einer detaillierteren Auswertung Ihres Modells zur Verfügung.
  • Scorecard: Einfluss und Koeffizienten der einzelnen Kategorien für alle Variablen im Modell.
  • Modellparameter: Alle notwendigen Informationen für die Variablenkodierung, die Komprimierung, den Ersatz fehlender Variablen, die Variablenhäufigkeit, die Modellparameter usw. werden im Parameterbaum gesichert.
Modell verwenden
  • Abweichungskontrolle: Ein neues Datenset kann geladen werden, sodass der Benutzer kontrollieren kann, ob Abweichungen zwischen dem neuen Datenset und dem Datenset bestehen, auf dessen Basis das Modell erstellt wird.
  • Modell auf ein neues Datenset anwenden: Ein neues Datenset kann mit dem erstellten Modell bewertet werden. Punktwerte können auch auf die zum Erstellen des Modells verwendeten Daten angewendet werden.
  • Modell simulieren mit den neuen eingegebenen Werten: Mithilfe des erstellten Modells kann der Benutzer den Punktwert und die Wahrscheinlichkeit für einen Einzelfall simulieren.
  • Variablen basierend auf ihrem Beitrag auswählen: Der Benutzer kann eine Teilmenge mit den für die Prognose der Zielvariable wichtigsten Variablen auswählen.
Sichern/Exportieren
  • Quellcode generieren: Die Variablenkodierung und die Modellparameter können als Programmiercode für die Kompilierung und Nutzung in anderen Systemen gesichert werden, um Daten zu modellieren, ohne SAP Predictive Analytics zu verwenden.
  • KxShell-Export: Generiert ein KxShell-Skript, mit dem das Modell erneut erstellt werden kann.
  • Aktuelles Modell sichern: Das erstellte Modell kann gesichert und zu einem späteren Zeitpunkt geladen werden.