傾向分布
傾向分布は、傾向に関してユーザーがデシルバケットおよび高、中、低のカテゴリに分布していることを示します。
傾向のデシルバケット（1-10%、11-20%など）は、各傾向範囲におけるユーザー数を示しています。カテゴリ別の分布は、それぞれ高（傾向 > 70%）、中（傾向 40-70%）、低（傾向 < 30%）の傾向を示しています。
例えば、ユーザーがアイテムを購入した場合、傾向は70%です。ユーザーがカートにアイテムを持っている場合、傾向は40%です。そして、ユーザーがカートにアイテムを持っていないか、製品を閲覧していない場合、傾向は10%です。
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相関パラメータ
相関は、相関パラメータと予測の間の線形関係の強さを測る指標です。正の相関パラメータの増加は、予測された行動または行動しない確率を高めます。負の相関パラメータの増加は、予測される行動または行動しない確率を減少させます。
例えば、アイテムがカートに追加されると、そのアクションはポジティブです。
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この表は、相関チャートに表示されるモデルで使用されるパラメータを定義しています。
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期間 |
Description |
ラベル |
|---|---|---|
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現在の週-1 |
モデル実行時間からの最近の週、すなわち最後の7日間 |
<<event name>> - 第1週 |
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現在の週-2 |
モデル実行時間から7〜14日間に関する期間 |
<<event name>> - 第2週 |
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現在の週-3 |
モデル実行時間から15〜21日間に関する期間 |
<<event name>> - Week 3 |
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現在の週-4 |
モデル実行時間から22〜28日間に関する期間 |
<<event name>> - 第4週 |
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現在の週-5 |
モデル実行時間から29〜35日間に関する期間 |
<<event name>> - Week 5 |
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現在の週-6 |
モデル実行時間から36〜42日間に関連する期間 |
<<event name>> - Week 6 |
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現在の週-7 |
モデル実行時間から43～49日間に関する期間 |
<<event name>> - 第7週 |
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現在の週-8 |
モデル実行時間から50〜56日間に関する期間 |
<<event name>> - 第8週 |
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現在の月-1 |
モデル実行時からの最近の月、すなわち過去30日間 |
<<event name>> - Week 9 |
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現在の月-2 |
モデル実行時間から30〜56日間に関する期間 |
<<event name>> - 10週目 |
インスタンスの詳細
予測インスタンスの 予測詳細を選択 して、予測インスタンスに関する具体的な詳細を表示します。詳細は次のようになります
- 予測が行われるユーザーセグメント
- 予測の定義
- ユーザー属性とカスタムセグメント、結果が保存される場所
- 予測期間
- 振り返り期間（データ分析期間）
- 予測の開始時刻と終了時刻。