模型概觀
Mix Modeler中的模型功能可讓您設定、訓練業務目標特定的模型，並為其評分。 訓練和評分可支援AI驅動的多點觸控歸因與行銷組合模型化之間的轉移學習。
這些模型以您在Mix Modeler應用程式工作流程中建立的協調資料為基礎。
Mix Modeler中的模型是一種機器學習模型，用於根據行銷人員的投資來測量及預測指定的結果。 行銷接觸點和摘要層級資料可作為輸入使用。 Mix Modeler可讓您根據不同的變數集、維度和結果（例如收入、銷售量、銷售機會）建立模型的變體。
模型需要：
- 一次轉換。
- 一或多個行銷接觸點（管道）由摘要層級的資料、行銷接觸點資料（事件資料）或兩者組成。
- 可設定的回顧期間。
- 可設定的訓練視窗。
模型可選擇包括：
- 外部因素。
- 內部因素。
- 先前瞭解其他來源的行銷貢獻，例如過去的利害關係人經驗、逐步測試、其他模型。
- 支出份額，在行銷資料稀疏時，使用相對支出份額作為代理。
模型首次建立時，建立作業會立即啟動訓練和評分程式。 初始訓練和評分回合完成後，模型深入分析便可供檢閱。 隨後可能會重新訓練模型。 此外，可能會將資料新增至模型，這需要您手動重新為模型評分。 重新培訓與重新評分是一項反複進行的程式，因為需要新的發現和資訊出現，並需要調整，才能獲得最適合您業務目標的模型。
建立模型
若要建立模型，請使用選取 Open model canvas 時可用的Mix Modeler逐步引導模型組態流程。 如需詳細資訊，請參閱建立模型。
管理模型
若要檢視目前模型的表格，請在Mix Modeler介面中：
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從左側邊欄選取
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您會看到目前模型的表格。
表格欄指定模型的詳細資訊。
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 layout-auto 欄名稱 詳細資料 名稱 模型名稱 說明 模型說明 轉換事件 您為模型選取的轉換。 執行頻率 訓練模型的執行頻率。 上次執行 模型上次培訓的日期和時間。 狀態 模型的狀態。 模型的報告狀態取決於模型在其生命週期內的位置。 例如，模型是否建立、（重新）訓練成功與否，或（重新）評分成功與否。
在下表中：
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table 0-row-6 1-row-6 2-row-6 3-row-6 4-row-6 5-row-6 6-row-6 7-row-6 8-row-6 9-row-6 10-row-6 11-row-6 12-row-6 13-row-6 2-align-center 3-align-center 4-align-center 5-align-center 6-align-center 9-align-center 10-align-center 11-align-center 12-align-center 13-align-center 16-align-center 17-align-center 18-align-center 19-align-center 20-align-center 23-align-center 24-align-center 25-align-center 26-align-center 27-align-center 30-align-center 31-align-center 32-align-center 33-align-center 34-align-center 37-align-center 38-align-center 39-align-center 40-align-center 41-align-center 44-align-center 45-align-center 46-align-center 47-align-center 48-align-center 51-align-center 52-align-center 53-align-center 54-align-center 55-align-center 58-align-center 59-align-center 60-align-center 61-align-center 62-align-center 65-align-center 66-align-center 67-align-center 68-align-center 69-align-center 72-align-center 73-align-center 74-align-center 75-align-center 76-align-center 79-align-center 80-align-center 81-align-center 82-align-center 83-align-center 86-align-center 87-align-center 88-align-center 89-align-center 90-align-center 93-align-center 94-align-center 95-align-center 96-align-center 97-align-center layout-fixed 狀態 建立 訓練 分數 重新訓練 重新計分 進行中
進行中
進行中
進行中
進行中
訓練失敗
訓練失敗
訓練成功
訓練成功
評分失敗
評分失敗
評分成功
評分成功
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若要變更為清單顯示的欄，請選取
您可以對特定模型執行下列動作。
模型深入分析
模型深入分析功能僅適用於訓練成功且已評分的模型。
若要檢視模型的深入分析：
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從左側邊欄選取
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選取模型名稱。
您被重新導向至模型深入分析。
檢視詳細資料
若要檢視模型的詳細資訊：
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從左側邊欄選取
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選取模型的
複製
您可以快速複製模型。
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從左側邊欄選取
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為模型選取
您被重新導向到建立新模型的步驟，其中提議的名稱是由原始模型的名稱附加的 (Copy) (n) 所組成。
編輯
您可以編輯模型的名稱、說明，以及訓練和評分的排程。
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從左側邊欄選取
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為模型選取
在 Edit model 對話方塊：
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輸入新的 Name 和 Description。
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若要啟用排程，請啟用 Status。 您只能為已訓練和評分的模型啟用排程。
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選取 Scoring frequency：
- Daily：輸入有效時間（例如
05:22 pm）或使用 - Weekly：選取一週的某天，然後輸入有效的時間（例如
05:22 pm）或使用 - Monthly：從[Run on every]下拉式功能表中選取一個月中的某一日，然後輸入有效時間（例如
05:22 pm）或使用
- Daily：輸入有效時間（例如
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從下拉式功能表中選取 Training frequency： Monthly、Quarterly、Yearly 或 None。
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選擇「Save」。
重新訓練
重新訓練模型僅適用於訓練成功的模型。
當您想要執行下列動作時，請考慮重新訓練模型：
- 包含新的增量行銷和因子資料。 例如，在上個季度，市場動態已變更，或您的行銷資料分佈已大幅變更。
若要重新訓練模型，請執行下列動作：
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從左側邊欄選取
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為模型選取
在 Train model 對話方塊中，選取選項以：
- Train model with last 2 years of marketing data，或
- Train model using specific date range of data。
指定日期範圍。 您可以使用
-
選取 Train 以重新訓練模型。
評分或重新評分
您可以根據新的行銷資料逐步為模型評分，或重新為特定日期範圍的模型評分。
想要對模型重新評分時，請考慮以下事項：
- 更正不正確的行銷資料。 例如，您納入模型訓練和評分的最近付費搜尋資料遺漏了一週的資料。
- 使用新的增量行銷資料，這些資料已透過您設定為協調資料一部分的資料集更新而提供。
若要對模型評分或重新評分：
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從左側邊欄選取
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為模型選取
在 Score marketing data 對話方塊中，選取選項以：
- **Score new marketing data from *mm/dd/yyyy ***，使用新的行銷資料逐步為您的模型評分，或
- Score specific date range of marketing data 在特定日期範圍重新評分。
指定日期範圍。 您可以使用
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選取 Score。 使用特定資料範圍重新評分模型時，您會看到 Existing model is replaced 對話方塊，提示您確認以所選日期範圍的新分數取代模型。 選取 Replace model 以確認。
刪除模型
若要刪除模型，請執行下列動作：
- 從左側邊欄選取
- 為模型選取
- 在 Delete model 確認對話方塊中選取 Delete 以刪除模型。 選取 Cancel 以取消。
若要刪除多個模型：
- 選取多個模型。
- 從藍色動作列中，選取
- 在**Delete x 模型 確認對話方塊中選取 Delete 以刪除模型。 選取 Cancel 以取消。