교육 및 점수 모델
모델을 구축하면 모델이 자동으로 학습되고 점수가 매겨집니다. 모델을 수동으로 재교육하거나 재교육할 수 있습니다.
교육
새로운 증분 마케팅 및 요소 데이터를 포함하려는 경우 모델을 다시 교육하는 것이 좋습니다. 예를 들어 지난 분기 동안 시장 동향이 변경되었거나 마케팅 데이터 배포가 크게 변경되었습니다.
모델을 재교육하려면
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왼쪽 레일에서
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모델에 대해
Train model 대화 상자에서 다음 옵션을 선택합니다.
- Train model with last 2 years of marketing data 또는
- Train model using specific date range of data.
날짜 범위를 지정합니다.
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모델을 다시 교육하려면 Train 을(를) 선택하십시오.
모델이 성공적으로 교육된 경우에만 모델을 다시 교육할 수 있습니다.
점수
새 마케팅 데이터를 기반으로 모델에 증분 점수를 매기거나 특정 날짜 범위에 대한 모델을 다시 정렬할 수 있습니다.
모델을 재정의하는 것을 고려하십시오.
- 잘못된 마케팅 데이터를 수정하십시오. 예를 들어 모델의 교육 및 점수에 포함한 최근 유료 검색 데이터에서 1주일 간의 데이터를 누락했습니다.
- 통합 데이터의 일부로 구성한 데이터 세트에서 업데이트를 통해 사용할 수 있게 된 새로운 증분 마케팅 데이터를 사용합니다.
모델에 점수를 매기거나 다시 매기려면 다음을 수행합니다.
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왼쪽 레일에서
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모델에 대해
Score marketing data 대화 상자에서 다음 옵션을 선택합니다.
- **Score new marketing data from *mm/dd/yyyy ***, 새 마케팅 데이터를 사용하여 점진적으로 모델에 점수를 매기거나
- Score specific date range of marketing data 을(를) 사용하여 특정 날짜 범위를 다시 검색하십시오.
날짜 범위를 지정합니다.
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Score 을(를) 선택합니다. 특정 데이터 범위를 사용하여 모델의 점수를 다시 매길 때 Existing model is replaced 대화 상자가 표시되어 선택한 날짜 범위에 대해 모델을 새 점수로 바꾸도록 확인하는 메시지가 표시됩니다. Replace model 을(를) 선택하여 확인하십시오.