Utforska prognoser i Tableau med tillägget Einstein Discovery

Använd Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler för att hitta realtidsförutsägelser i Tableau. Instrumentpanelstillägget genererar förutsägelser interaktivt, på begäran, med en prediktiv Einstein Discovery-modell som används på källdata i Tableau-arbetsboken.

Ett exempel på en instrumentpanel med prognoser från Einstein Discovery

Klicka på markeringar på instrumentpanelen för att visa dynamiska förutsägelser, viktiga stimulansfaktorer och möjliga sätt att förbättra förutsägelserna utifrån en prediktiv Einstein Discovery-modell.

Instrumentpanelskonstruktörer kan konfigurera tilläggen att köra förutsägelser på aggregerade data i ett arbetsblad, som bilden ovan visar, eller använda parametrar för att låta användarna själva utforska olika scenarier utifrån en uppsättning med indatavärden.

Information om hur du lägger till Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler finns i Lägga till och konfigurera Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler i det här avsnittet. Läs även Åtkomstkrav.

Välj indata i parametrar för att se hur värdena påverkar förutsägelserna.

Mer information om Einstein Discovery finns i Komma igång med Discovery(Länken öppnas i ett nytt fönster) och Förklara, förutse och vidta åtgärder med Einstein Discovery(Länken öppnas i ett nytt fönster) i Salesforce-hjälpen. Du kan även utöka dina kunskaper med Gain Insight with Einstein Discovery (Få större insikt med Einstein Discovery)(Länken öppnas i ett nytt fönster) i Trailhead(Länken öppnas i ett nytt fönster).

Obs! Einstein Discovery i Tableau drivs av salesforce.com(Länken öppnas i ett nytt fönster). I ditt avtal med salesforce.com(Länken öppnas i ett nytt fönster) kan du läsa om de villkor som gäller.

Använda Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler

Om du vill utforska förutsägelser på en instrumentpanel som använder Einstein Discovery-tillägget väljer du olika markeringar eller parametervärden i vyn. Förutsägelserna uppdateras baserat på data i ditt urval.

Du kan behöva logga in på det Salesforce-organisationskonto som har behörighet för den förutsägelsedefinition som används av instrumentpanelstillägget.

I Tableau Desktop måste du logga in på ditt Salesforce-konto varje gång du använder Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler. Om du loggas ut automatiskt ur en Salesforce-session, kan det hända att du måste uppdatera tillägget (klicka på pilen till listrutan för tillägget och välj sedan Reload (Uppdatera).

I Tableau Cloud och Tableau Server ska du endast behöva logga in en gång, om dina inloggningsuppgifter sparas med inställningarna för ditt Tableau-konto.

Relaterad information finns i Använda tillägg för instrumentpaneler(Länken öppnas i ett nytt fönster) i hjälpen för Tableau och i avsnittet om att förklara, förutse och vidta åtgärder med Einstein Discovery(Länken öppnas i ett nytt fönster) i hjälpen för Salesforce.

Så här tolkar du Einstein Discovery-förutsägelser

Instrumentpanelstillägget har tre delar:

  • Förutsägelse – det förutspådda resultatet
  • Topprediktorer: Villkor som påverkar det förutspådda resultatet.
  • Så här förbättrar du resultatet: Förslag på åtgärder för att förbättra det förutspådda resultatet.



DelBeskrivningExempel

Prognos

Förutsägelsen speglar användningsfallets mål.

Målet är att antingen maximera eller minimera resultatet. Målet kan till exempel vara att minimera leveranstiden eller maximera den genomsnittliga försäljningen per leverans.

Topprediktorer

Villkor som har störst påverkan på det förutspådda resultatet, ordnade i sjunkande ordning.

Ett villkor är ett datavärde som är associerat med ett fält.

En prediktor består av ett eller två villkor. Om två villkor visas är de sammankopplade med ett och för att representera skärningspunkten för villkoren.

Grönt (uppåtpil) anger att prediktorn förbättrar det förutspådda resultatet.

Rött (nedåtpil) anger att prediktorn försämrar det förutspådda resultatet.

Så här förbättrar du resultatet

Förslag på åtgärder för att förbättra det förutspådda resultatet.

Förbättringarna är kopplade till faktorer som användaren kan tänkas kunna påverka, som leveranssätt eller en prenumerants medlemskapsnivå.


Lägga till och konfigurera Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler

För att konfigurera och använda Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler i Tableau behöver du:

  • Tillgång till en Salesforce-organisation samt Tableau Desktop, Tableau Server eller Tableau Cloud.
  • En Einstein Discovery-förutsägelsedefinition som har driftsatts i Salesforce.
  • Källdata i Tableau med fält som matchar de modellfält som krävs för Einstein Discovery-förutsägelsedefinitionen.
  • Ett arbetsblad i Tableau som innehåller källdata för förutsägelsen.
  • Ytterligare arbetsblad som kan användas som filter på instrumentpanelen.
  • Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler på en instrumentpanel.

För att konfigurera och använda Einstein Discovery-prognoser i Tableau behöver du och alla som kommer att använda prognoser i en Tableau-arbetsbok vissa licenser, åtkomst och behörigheter i Salesforce och Tableau. Mer information finns i Åtkomstkrav.

Förbereda modellen och arbetsboken

  1. Skapa och driftsätt den Einstein Discovery-förutsägelsedefinition du vill använda. Du kan också använda en förutsägelsedefinition som någon annan har skapat och driftsatt. Mer information finns i avsnittet om att bygga, driftsätta och hantera modeller(Länken öppnas i ett nytt fönster) i hjälpen för Salesforce.
  2. Skapa en Tableau-arbetsbok som använder en datakälla med fält som kan mappas till alla modellfält som krävs för Einstein Discovery-förutsägelsedefinitionen.
  3. Skapa ett arbetsblad som innehåller källdata för instrumentpanelstillägget.

    Dessa källdata måste inkludera alla fält som krävs av Einstein Discovery-förutsägelsedefinitionen för att ett resultat ska kunna förutspås. Källdata måste också ha den detaljnivå som Einstein Discovery-förutsägelsedefinitionen förväntar sig. Om förutsägelsedefinitionen förväntar sig försäljning per enskild order måste Tableau-data inkludera fält på detaljnivån enskilda ordrar.

    • Arbetsblad har stöd för förutsägelser för flera rader med data (massförutsägelser). Arbetsbladet kan innehålla de nödvändiga fälten på hyllrona Rader eller Kolumner eller i egenskaperna för kortet Markeringar. Arbetsbladet är inte synligt på instrumentpanelen; en enkel vy räcker. Du kan till exempel skapa en texttabell.



      Eller ett enkelt stapeldiagram.



      Det arbetsblad som används som källdata för modellen får inte innehålla fler än 50 000 rader med data. Fält i vyn får inte vara mätvärdesnamn eller mätvärden.

    • Parametrar har stöd för enradiga förutsägelser. Konfigurera arbetsbladet genom att visa parametrarna i vyn. Du behöver inte lägga till fält i vyn för det här arbetsbladet. Exempel:

      Exempel med parametrar som ställts in för källdata i ett arbetsblad.

  4. Skapa ett eller flera arbetsblad med visualiseringar som du kan ställa in på Använd som filter på instrumentpanelen.

    Visualiseringen kan använda en deluppsättning av de fält som används i modellen. Om du klickar på markeringar i de här vyerna på instrumentpanelen uppdateras förutsägelserna i instrumentpanelstillägget.

  5. Skapa instrumentpanelen. Klicka på Flytande i delen Objekt. Dra arbetsbladet med källdata från delen Blad till arbetsytan. Ändra storlek på bladet och dölj det så att användarna inte ser det på instrumentpanelen. Dra också ett eller flera blad till arbetsytan så att de kan fungera som filter på instrumentpanelen.

    Exempel på instrumentpanel som skapas med flera blad.

    Välj minst ett arbetsblad med en visualisering på objektmenyn för bladet om du vill använda Använd som filter.

Konfigurera tillägget

  1. Välj Flytande i delen Objekt och dra sedan objektet Tillägg till instrumentpanelens arbetsyta. Välj Einstein Discovery i Tableau Exchange.

    Logga in på ditt Salesforce-konto. När du har loggat in öppnas en webbsida, där du tillfrågas om du tillåter att Salesforce-kontot får tillgång till Tableau. Klicka på Tillåt för att fortsätta, och stäng sedan fliken som öppnas i webbläsaren.

    I Tableau Desktop måste du logga in på ditt Salesforce-konto varje gång du använder Einstein Discovery-tillägget för instrumentpaneler. Om du loggas ut automatiskt ur en Salesforce-session, kan det hända att du måste uppdatera tillägget (klicka på pilen till listrutan för tillägget och välj sedan Reload (Uppdatera). Du kan konfigurera den här inställningen för tidsgräns. Mer information finns i avsnittet om att redigera sessionsinställningar i profiler(Länken öppnas i ett nytt fönster) i hjälpen för Salesforce.

    I Tableau Cloud och Tableau Server ska du endast behöva logga in en gång, om dina inloggningsuppgifter sparas med inställningarna för ditt Tableau-konto.

  2. Konfigurera instrumentpanelstillägget.

    För Förutsägelsedefinition klickar du på Sök efter förutsägelser och väljer sedan namnet på en förutsägelsemodell som driftsatts i Salesforce.

    Välj Arbetsblad eller Parametrar som källdata för förutsägelserna. Arbetsblad ger förutsägelser baserat på en vald markering med aggregerade värden. Parametrar har stöd för interaktiv, prediktiv konsekvensanalys av en enda uppsättning indatavärden.

    Klicka på Välj ett alternativ för Arbetsblad och välj sedan namnet på det arbetsblad som innehåller källdata. För Parametrar behövs inga ytterligare inställningar.



    Klicka på Fortsätt.

  3. Mappa fälten från modellen till fälten i arbetsbladet. Tillägget mappar automatiskt fält baserat på namn om det går.

    Om du vill lägga till eller ändra mappningarna klickar du i sökrutan bredvid ett förutsägelsefält och väljer ett namn i listan med tillgängliga fält eller parametrar för arbetsbladet.



    Du måste mappa alla fält för att fortsätta till nästa uppsättning med konfigurationsinställningar. Om du inte ser något matchande fält i listan kan du prova med de här felsökningsstegen.

    Klicka på Nästa för att fortsätta.

  4. Välj önskade alternativ för hur förutsägelserna ska visas.



    Förutsägelseetikett: Klicka på fältet och skriv en etikett som representerar det resultat du förutspår, till exempel Sannolikhet för leverans i tid. Namnet på den driftsatta modellen visas som standard.

    Enhet för förutsägelsepoäng: Skriv en symbol eller text som anger enheten för förutsägelsepoängen. Till exempel %. Om enheten ska visas före poängen markerar du Enheten föregår poängen. En valutasymbol som $ skulle till exempel kunna placeras före beloppet.

    Aggregering: Ange hur du vill aggregera de valda posterna (Genomsnitt, Median eller Summa) i arbetsbladet med källdata. Tableau aggregerar valda data till en enda uppsättning värden, som skickas som indata till Einstein Discovery-förutsägelsedefinitionen. Detaljnivån måste matcha den detaljnivå som förväntas för modellen.

    Topprediktorer: Ange om topprediktorer som påverkar förutsägelsen ska visas. Du kan också ange hur många topprediktorer som ska visas och om de påverkade värdena ska visas bredvid varje prediktor.

    Toppförbättringar: Ange om du vill visa information om olika sätt att förbättra sannolikheten för det förutspådda resultatet. Du kan också ange hur många förbättringar som ska visas och om de påverkade värdena ska visas bredvid varje förbättring. För Tröskelvärde i procent för förbättringar anger du en procentandel (0–99) för att bara visa förbättringar som förbättrar förutsägelsen med den procentandelen.

    Visa förutsägelsevarningar: Ange om varningar för den prediktiva modellen ska visas, som saknade värden i obligatoriska fält eller värden utanför tillåtna intervall.

    Det är ofta bra att visa allt till en början och sedan finjustera det du i slutänden visar för instrumentpanelsanvändarna.

  5. Klicka på Klart. Tableau skickar data direkt till den Einstein Discovery-förutsägelsedefinition som angetts som mål och visar sedan resultatet.
  6. Se till att minst ett arbetsblad är inställt på Använd som filter på instrumentpanelen. Alla arbetsblad på instrumentpanelen som är inställda på Använd som filter får tillägget att uppdatera förutsägelserna baserat på det aktuella urvalet.

Testa instrumentpanelen genom att klicka på och välja olika markeringar och områden på den (eller genom att välja olika parametervärden) för att se vilket resultat som Einstein Discovery förutspår för den deluppsättningen med data.

Spara arbetsboken i Tableau Cloud eller Tableau Server. Du kan också publicera instrumentpanelen från Tableau Desktop till en Tableau Cloud- eller Tableau Server-plats för att dela den med fler. Explorer- och Viewer-användare med tillgång till samma Salesforce-organisation och en licens för Einstein Discovery i Tableau, en Tableau CRM Plus-licens eller en licens för Einstein-förutsägelser kan använda tillägget.

Felsöka fältmappning

Om ett fält du förväntar dig att kunna använda inte finns med i listan över tillgängliga fält kan du behöva kontrollera datatypen för fältet i Tableau.

Einstein Discovery och Tableau identifierar inte alltid dimensioner, mätvärden och datatyper på samma sätt, och därför kan du behöva ändra datatyp och roll (dimension eller mätvärde) i rutan Data för arbetsbladet för att matcha hur fältet tolkas i Einstein Discovery.

  1. Stäng fönstret Tillägg: Einstein Discovery.
  2. Gå till arbetsbladet med källdata. I rutan Data ändrar du datatyp och roll för det problematiska fältet i Tableau så att det matchar datatypen för Einstein Discovery-fältet och -rollen i mappningsinställningarna. När du har ändrat datatypen eller rollen måste du ersätta de felaktiga fälten i vyn med de uppdaterade fälten från rutan Data.
  3. Klicka på tilläggets listrutemeny på instrumentpanelen och välj Konfigurera. Fortsätt till inställningarna för fältmappning och välj fält i listan.
  4. Om du fortfarande inte ser de fält du förväntar dig i listan går du tillbaka till arbetsbladet med källdata. Ta bort de fält som saknas i mappningen från kortet Markeringar eller från hyllorna Rader eller Kolumner.

    Dra sedan de saknade fälten från rutan Data till Verktygstips på kortet Markeringar.

  5. Upprepa steg 3 för att välja fält som ska mappas.
Tack för din feedback!Din feedback har skickats in. Tack!