Tableau Prep 도움말

Tableau Prep Builder 버전 2021.1.3 이상과 Tableau Server 및 Tableau Cloud 버전 2021.2.0 이상의 웹에서 지원됩니다.

Einstein Discovery로 구동되는 모델을 사용하여 흐름의 데이터에 대한 예측 점수를 대량으로 매길 수 있습니다. 예측은 의사 결정을 위한 정보를 얻고 비즈니스 결과를 개선하기 위한 동작을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 모델을 적용하면 예측된 결과에 대한 새 필드가 확률 점수 또는 예상 평균의 형태로 흐름에 자동으로 추가됩니다. 모델을 적용할 때 예측자 및 상위 개선 사항 필드를 선택하여 이러한 옵션을 흐름 데이터에 추가할 수도 있습니다. 상위 예측자는 예측에 가장 큰 기여를 한 요인을 보여줍니다. 상위 개선 사항은 예측된 결과를 개선하기 위해 수행할 수 있는 제안된 동작을 보여줍니다.

예를 들어 직원 유지율을 예측하려는 경우 Einstein Discovery에서 기록 데이터(이미 결과가 나온 데이터)를 사용하여 모델을 작성한 다음 이 모델을 흐름의 데이터 집합에 적용하고 예측된 결과를 생성하면 됩니다. 예측 결과는 행 수준에서 적용되므로 Tableau에서 분석에 대한 세부 정보를 보는 데 도움이 됩니다.

여러 모델을 데이터 집합에 적용해야 하는 경우 여러 예측 단계를 흐름에 포함할 수 있습니다. 각 예측 단계에서는 단일 예측 모델이 흐름에 적용됩니다. 버전 2021.2부터 단일 흐름에서 여러 Einstein Discovery 서버에 로그인하여 필요한 모델을 선택할 수 있습니다. 이전 버전에서는 흐름당 하나의 Einstein Discovery 서버로 제한됩니다.

참고: 이 기능을 사용하려면 Einstein Discovery에 액세스하도록 구성된 Salesforce 라이선스 및 사용자 계정이 있어야 합니다. 자세한 내용은 필수 요건을 참조하십시오.

Einstein Discovery란?

Einstein Discovery는 인사이트를 식별한 후 비즈니스 데이터에 표시 및 시각화하는 통계적 모델링과 지도 기계 학습으로 비즈니스 인텔리전스를 보강합니다. 수백만 개의 데이터 행을 빠르게 검토하여 중요한 연관을 찾고, 결과를 예측하며, 예측된 결과를 개선할 방법을 제안합니다.

Einstein Discovery에 대한 자세한 내용은 Salesforce 도움말에서 Discovery 시작(영문)(링크가 새 창에서 열림) 및 Einstein Discovery를 사용한 설명, 예측, 조치 수행(영문)(링크가 새 창에서 열림)을 참조하십시오. Trailhead(링크가 새 창에서 열림)의 Einstein Discovery를 통한 인사이트 확보(영문)(링크가 새 창에서 열림) 트레일에서 지식을 넓힐 수도 있습니다.

참고: Einstein Discovery in Tableau는 salesforce.com(링크가 새 창에서 열림)에 의해 제공됩니다. 해당 약관에 대해서는 salesforce.com(링크가 새 창에서 열림)과의 계약을 참조하십시오.

필수 요건

흐름에서 Einstein Discovery 예측을 구성하고 사용하려면 Salesforce 및 Tableau의 특정 라이선스, 액세스 권한 및 사용 권한이 필요합니다.

흐름에 예측 데이터 추가

참고: 버전 2021.1.4 이하에서 예측 단계를 포함하는 흐름은 Tableau Prep Builder에서 수동으로 실행할 수만 있습니다.

흐름에 Einstein Discovery 예측을 적용하려면 다음이 필요합니다.

• Salesforce 조직에 대한 액세스 권한
• Tableau Prep Builder 버전 2021.1.3 이상에 대한 액세스 권한
• 웹에서 작성하거나 흐름을 실행하는 경우 Einstein Discovery 예측을 사용하도록 설정한 Tableau Cloud 또는 Tableau Server 버전 2021.2 이상에 대한 액세스 권한
• Salesforce에 배포된 Einstein Discovery 예측 모델
• Einstein Discovery 예측 모델에 필요한 모델 필드와 일치하는 필드가 포함된 Tableau Prep의 원본 데이터

1. Tableau Prep을 열고 데이터 원본에 연결합니다.

2. 필요에 따라 정리 작업을 적용합니다.

3. 더하기 아이콘을 클릭하고 추가 메뉴에서 예측을 선택합니다.

   

4. 설정 탭의 예측 패널에서 버전에 따라 다음 중 하나를 수행합니다.

   • 버전 2021.2 이상: 연결 드롭다운에서 Salesforce 서버에 연결하거나 설정된 연결이 이미 있는 경우 목록에서 Salesforce 서버를 선택합니다.

     

   • 버전 2021.1.4 이상: Einstein Discovery에 연결을 클릭합니다.

     

   처음으로 연결하면 웹 페이지가 열리고 Salesforce 자격 증명을 사용하여 Salesforce 계정에 로그인하라는 메시지가 표시됩니다. 로그인한 후 Tableau에서 Salesforce 데이터에 액세스하는 것을 허용할지 묻는 웹 페이지가 열립니다. 허용을 클릭하여 계속한 다음 브라우저에서 결과 탭을 닫습니다.

5. 예측 정의 선택을 클릭합니다. 그러면 액세스 권한이 있는 배포된 모델 목록이 열립니다. 모델은 Salesforce에서 Einstein Discovery를 사용하여 작성되고 배포됩니다. 예측 모델에 대한 자세한 내용은 Salesforce 도움말에서 모델 정보(링크가 새 창에서 열림)를 참조하십시오.

   

6. 예측 정의 대화 상자에서 데이터 집합으로 매핑되는 예측 정의를 선택합니다. 흐름 데이터를 사용하여 예측된 결과를 생성하려면 모델의 모든 필드가 해당하는 흐름 필드에 매핑되어야 합니다.

   

7. 옵션 섹션에서 흐름 데이터에 포함할 최대 3개의 상위 예측자 및 개선 사항을 선택합니다. 이러한 항목은 흐름에 추가할 수 있는 보조 데이터입니다.

   • 상위 예측자는 예측된 결과에 가장 큰 기여를 한 요소를 나타냅니다.

   • 상위 개선 사항은 예측된 결과를 개선하기 위해 수행할 수 있는 동작을 제안합니다.

   

8. 필드 매핑 섹션에서 흐름 필드를 모델 필드에 매핑합니다.

   • 모든 모델 필드는 해당하는 흐름 필드에 매핑되어야 합니다.

   • 정확히 일치하는 필드 이름이 자동으로 매핑됩니다.

   • 동일한 흐름 필드를 여러 모델 필드에 매핑할 수는 없습니다.

   • 모델 필드와 흐름 필드의 데이터 유형이 일치해야 합니다.

     흐름 필드에 다른 데이터 유형이 할당된 경우 모델 필드에 할당된 데이터 유형과 일치하도록 해당 데이터 유형을 변경해야 합니다.

     데이터 유형을 변경하려면 필드 매핑 섹션에서 흐름 필드의 데이터 유형을 클릭한 다음 메뉴에서 새 데이터 유형을 선택합니다. 그런 다음 후속 정리 단계에서 데이터 유형을 다시 변경할 수 있습니다.

     데이터 유형 변경에 대한 자세한 내용은 데이터에 할당된 데이터 유형 검토(링크가 새 창에서 열림)를 참조하십시오.

   

9. 설정을 적용하고 데이터에 대해 모델을 실행하려면 적용을 클릭합니다. 예측 결과가 프로필 패널과 데이터 그리드에 표시됩니다.

   설정을 변경하는 경우 적용을 다시 클릭하여 변경 내용으로 모델을 다시 실행할 수 있습니다. 적용을 클릭하기 전에 예측 단계에서 나가면 모델이 실행되지 않고 변경 내용이 손실됩니다.

   

결과 검토

예측 모델을 흐름 데이터에 적용한 후 흐름 출력을 생성하고 새 데이터 원본을 사용하여 Tableau의 행 수준에서 예측된 결과를 분석할 수 있습니다. 예측 모델의 결과를 이해하기 위해 예제를 살펴보겠습니다.

이 항목에서는 Tableau Prep의 직원 데이터에 직원 유지율 예측 모델을 적용하여 직원이 회사에 머무를 확률 점수를 계산합니다.

결과는 다음과 같습니다.

직원 2에 대한 결과를 살펴보겠습니다.