Esplorare gli approfondimenti derivanti dai dati

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Spiegare cos'è un approfondimento sui dati.
  
• Definire i tipi di approfondimenti sui dati generati da Einstein Discovery.
  
• Esplorare e interpretare gli approfondimenti sui dati.
  

Che cosa sono gli approfondimenti sui dati?

Un approfondimento è una cosa che scopri nei tuoi dati. Quando crei una versione di un modello, Einstein Discovery analizza accuratamente i dati e genera approfondimenti basati sulla sua analisi. 

Einstein Discovery produce approfondimenti rapidissimi, imparziali, oggettivi e statisticamente significativi. Usa grafici e spiegazioni corroborate da fatti per agevolarti nell'assimilazione e nell'interpretazione degli approfondimenti. Gli approfondimenti ti forniscono un punto di partenza per indagare sulle relazioni tra le variabili descrittive del tuo modello e il suo obiettivo. Il tuo lavoro consiste semplicemente nello scorrere gli approfondimenti per trovare quelli più pertinenti per il risultato che vuoi migliorare.

Tipi di approfondimenti

Einstein Discovery genera i tipi di approfondimenti elencati di seguito.

Visualizzare gli approfondimenti sui dati

Nel riquadro di navigazione a sinistra, fai clic su Data Insights (Approfondimenti dati). Einstein Discovery mostra la schermata degli approfondimenti sui dati. 

• Il riepilogo del modello (1) mostra l'obiettivo del modello, il numero totale di righe analizzate, il risultato medio e le eventuali differenze rispetto alla versione precedente. Il pulsante Explore a Variable (Esplora una variabile) permette di attivare o disattivare il riquadro delle variabili.
  
• Il riquadro delle variabili (2) mostra l'elenco delle variabili descrittive del modello e la loro correlazione al risultato del modello, a partire dalla correlazione più elevata. Più elevata è la correlazione espressa in percentuale, più stretta è la relazione statistica. Nel nostro modello, la variabile Opportunity Type (Tipo opportunità) presenta la correlazione più elevata con le opportunità conseguite, seguita da Lead Source (Origine lead) e Industry (Settore).
  
• I riquadri di riepilogo degli approfondimenti (3) mostrano gli impatti positivo e negativo principali sulla variabile del risultato. Nel nostro modello, la percentuale di conseguimento delle opportunità più alta si registra quando la fonte del lead è un Partner Referral (Referral partner) e la variabile Opportunity Type (Tipo opportunità) è New Business/Add On (Nuovo business/Aggiunta). La percentuale di conseguimento più bassa si registra quando la variabile Opportunity Type (Tipo opportunità) è Existing Business (Business esistente) e l'importo è inferiore a 21.810. In questo caso, la percentuale di conseguimento è pari a 0,8% il che significa che vengono conseguite solo 8 opportunità su 1.000.
  

Passiamo ora in rassegna tutti i diversi tipi di approfondimenti sui dati prodotti da Einstein Discovery. In questa unità, tratteremo gli approfondimenti sui dati descrittivi, diagnostici e comparativi. 

Esplorare gli approfondimenti descrittivi

I primi approfondimenti che vedi sono descrittivi. Si tratta degli approfondimenti principali, che forniscono una panoramica dei fattori che hanno contribuito al risultato, sulla base di un'analisi statistica della tua serie di dati. Einstein Discovery usa i grafici a barre per illustrare differenze, tendenze e rilevanza dei valori.

Scorri verso il basso, oltre il riepilogo degli approfondimenti, per vedere il primo approfondimento nell'elenco degli approfondimenti descrittivi. Gli approfondimenti sono ordinati in base alla rilevanza statistica. Gli approfondimenti più importanti hanno avuto l'impatto più forte sul risultato del modello. 

Ciascun approfondimento contiene:

• Il titolo (1) di ciò che viene misurato.
  
• Un grafico (2) con la rappresentazione visiva dei risultati.
  
• Un testo esplicativo (3) che descrive i risultati e le interazioni con altre variabili della serie di dati.
  

Poiché hai dato ad Einstein un obiettivo (massimizzare il conseguimento di opportunità), per ogni approfondimento viene indicato se un elemento ha avuto un impatto positivo o un impatto negativo in relazione all'obiettivo prestabilito. Un pallino verde con una freccia indica una condizione che avvicina all'obiettivo. Un pallino rosso con una freccia indica una condizione che allontana dall'obiettivo.

L'approfondimento mostra che, tra i tipi di opportunità, New Business / Add-on (Nuovo business/Aggiunta) registra la percentuale di conseguimento più alta, mentre Existing Business (Business esistente) ha la percentuale più bassa.

Nel grafico, passa il mouse sopra una barra per visualizzare un popup che mostra i dettagli sottostanti.

Nel testo esplicativo, se passi il mouse sopra un link ipertestuale la barra del grafico corrispondente viene evidenziata con un colore diverso. 

Se vuoi, puoi scorrere verso il basso per esaminare altri approfondimenti descrittivi riportati nell'elenco. 

Esaminare in dettaglio una singola variabile (approfondimenti di primo ordine)

Per filtrare l'elenco degli approfondimenti, fai clic su Opportunity Type (Tipo opportunità) nel riquadro delle variabili. 

Nell'elenco degli approfondimenti sono riportati solo gli approfondimenti associati al tipo di opportunità. Il selettore dei filtri posto sopra gli approfondimenti indica la variabile che stai esaminando. 

Il primo approfondimento dell'elenco indica in che modo il tipo di opportunità è associato al risultato. Rappresenta un riepilogo di tutti i valori associati alla variabile; per gli approfondimenti descrittivi, è noto anche come approfondimento di primo ordine, in quanto esamina in che modo una variabile (Opportunity Type, Tipo opportunità) spiega le variazioni nella variabile del risultato (IsWon TRUE).

Esplorare i sottogruppi (approfondimenti di secondo ordine)

Scorri verso il basso fino a raggiungere l'approfondimento successivo nell'elenco. 

Questo approfondimento mostra come una combinazione di variabili (sottogruppi) è associata alla variabile di risultato. In questo esempio, la fonte del lead Phone Inquiry (Richiesta telefonica) è evidenziata perché restituisce risultati meno buoni rispetto alle altre fonti del lead, in particolare quando si tratta di un'opportunità relativa a un'aggiunta. Il grafico mostra l'entità delle differenze che emergono dal confronto tra la fonte del lead Phone Inquiry (Richiesta telefonica) riportata nelle colonne blu e tutte le altre fonti (colonne grigie) per i vari tipi di opportunità. Qual è la conclusione? Che le chiamate a freddo non sono un modo efficace per fare nuovi affari!

Se vuoi, puoi scorrere verso il basso per esaminare altri approfondimenti riportati nell'elenco. Ora, passiamo all'esame degli approfondimenti diagnostici.

Esplorare gli approfondimenti diagnostici

Mentre gli approfondimenti descrittivi indicano cosa è successo, gli approfondimenti diagnostici spiegano il perché. Gli approfondimenti diagnostici aiutano ad analizzare più in profondità i fattori che hanno portato a un risultato. Einstein Discovery trae gli approfondimenti diagnostici a partire dal modello che produce durante la creazione del modello. Einstein utilizza i grafici a cascata per visualizzare gli approfondimenti diagnostici.

Nota: ricorda che il termine perché si riferisce a un pattern che caratterizza i dati in modo significativo, non necessariamente a una relazione causale.

Per vedere gli approfondimenti diagnostici, seleziona una variabile (Lead Source (Fonte del lead)) nel riquadro di esplorazione delle variabili; quindi, in Choose Value (Scegli valore), seleziona un valore della variabile (Partner Referral (Referral partner)). 

Einstein mostra un riepilogo delle prestazioni del valore selezionato. 

Successivamente, Einstein mostra gli approfondimenti diagnostici relativi alla selezione di Partner referral (Referral partner) come Lead Source (Fonte del lead).

Questo grafico a cascata contiene moltissime informazioni. Analizziamolo.

Iniziamo dalle barre blu.

• In cima troviamo Global Average (Media globale), ovvero la media di tutte le variabili e i valori.
  
• In fondo troviamo la Average (Media) della variabile e del valore selezionati. Puoi notare quanto è diversa dalla media globale (l'effetto netto).
  

Ora passiamo alle barre verdi e rosse che si trovano al centro. Queste barre sono i fattori di influenza specifici, singoli effetti, che indicano il modo in cui singoli fattori o gruppi di fattori sono associati al risultato. Le barre verdi rappresentano un miglioramento, mentre le barre rosse rappresentano un peggioramento.

• Small Terms Related (Piccoli termini correlati), o termini minimi associati, sono l'effetto aggregato di tutti i termini che interagiscono con la selezione e non appaiono nelle altre barre mostrate precedentemente. Esistono molti fattori che influiscono sul risultato associato alla variabile selezionata. Il grafico non può contenerli tutti, quindi visualizza solo quelli più significativi. Gli altri fattori vengono raggruppati in termini minimi proprio per differenziarli da questi due gruppi.
  
• Unexplained (Senza spiegazioni) quantifica lo scarto che il modello non è stato in grado di attribuire ai diversi fattori di influenza. I fattori di influenza negli approfondimenti diagnostici colmano insieme il divario tra i risultati osservati per Lead Source: Partner Referral (Fonte del lead: Referral partner) e la media globale. Tieni presente che questi fattori di influenza sono generati con un modello predittivo e che nessun modello è perfetto. Se Unexplained (Senza spiegazioni) fosse uguale a 0, significherebbe che il modello ha sempre previsto perfettamente la percentuale di conseguimenti per Lead Source: Partner Referral (Fonte del lead: Referral partner), il che è irrealistico e può solo significare che il modello è sovradattato.
  

Potremmo imparare ancora molte cose (prova a passare con il mouse sui fattori di influenza per vedere tutti i punteggi), ma è ora di passare agli approfondimenti comparativi.

Esplorare gli approfondimenti comparativi

Gli approfondimenti comparativi sono una specie particolare di approfondimento diagnostico. Ricorda che un approfondimento diagnostico scompone in fattori contributivi la differenza tra un determinato sottogruppo e la media globale. Un approfondimento comparativo fa la stessa cosa, ma scomponendo la differenza tra due sottogruppi diversi. Einstein Discovery deriva gli approfondimenti comparativi dal modello che genera. Einstein Discovery mostra dei grafici a cascata per facilitare la visualizzazione di questi confronti.

Per vedere gli approfondimenti, seleziona una variabile (Lead Source (Fonte del lead)) nel riquadro delle variabili. In Choose Value (Scegli valore), seleziona una categoria per la variabile (Partner Referral (Referral partner)) e scegli una seconda categoria (Phone Inquiry (Richiesta telefonica)).

Einstein mostra l'approfondimento comparativo. 

Esaminiamo in dettaglio alcune delle informazioni visualizzate sullo schermo.

• Il titolo (1) indica quale categoria offre le migliori prestazioni in relazione al risultato.
  
• Il riepilogo (2) indica in che modo ciascuna categoria è correlata al risultato e mostra le differenze tra le diverse categorie.
  
• Il sottotitolo (3) descrive esattamente cosa viene confrontato.
  
• Il grafico a cascata (4) mostra le principali differenze tra le due categorie.
  

• Average when Lead Source is Phone Inquiry (Media quando Fonte del lead è Richiesta telefonica) (barra blu in cima)
  
• Average when Lead Source is Partner Referral (Media quando Fonte del lead è Referral partner) (barra blu in fondo)
  
• Factors when Phone Inquiry does better (Fattori per cui Richiesta telefonica registra le migliori prestazioni) (barre rosse)
  
• Factors when Partner Referral does better (Fattori per cui Referral partner registra le migliori prestazioni) (barre verdi)
  

Cos'altro puoi fare con gli approfondimenti?

Oltre a esaminare e interpretare gli approfondimenti sui dati emersi dal modello, è possibile:

• Aggiungere ai segnalibri gli approfondimenti su cui vuoi tornare e filtrare l'elenco degli approfondimenti per vedere solo gli quelli che hai aggiunto ai segnalibri.
  
• Filtrare gli approfondimenti associati a variabili sensibili quando analizzi i dati per individuare eventuali bias.
  

Qual è il prossimo passo?

Ora che hai esaminato gli approfondimenti, passiamo alla distribuzione del modello.

Risorse

• Guida di Salesforce: Esplorazione degli approfondimenti sui dati