Öğretici – Tahmin verilerini üretme ve görselleştirme
Bu öğretici size, bir makine öğrenimi modelini tahmin yapmak üzere eğitmek ve dağıtmak için Qlik AutoML'yi nasıl kullanacağınızı öğretir. Size bir Qlik Sense uygulamasında tahmin verilerini nasıl görselleştirebileceğinizi de öğretir.
İkili sınıflandırma problemi için klasik bir örnek olarak kullanılan müşteri kaybı senaryosunu değerlendireceğiz. Bir müşterinin aboneliğini iptal edip etmeyeceğini veya hizmet abonesi olarak kalıp kalmayacağını güvenilir bir şekilde tahmin edebilmeyi amaçlıyoruz. Bu tür problemlerde yalnızca iki tür sonuç vardır: doğru veya yanlış (müşteri kaybedildi ya da müşteri kaybedilmedi).
Bu makine öğrenimi problemini ele alırken ilk olarak, sonucunu zaten bildiğimiz bir veri kümesini işler ve ardından bu verilerden oluşturulan istatistiksel modellemeyi, sonuçlarını tahmin etmek istediğimiz yeni verilere uygularız.
Bu eğitime bir deney oluşturarak başlayacaksınız. Daha sonra deneyi iyileştirecek ve bir makine öğrenimi modeli olarak dağıtacaksınız. Bu model, bir Qlik Sense uygulamasında görselleştirme biçiminde görüntülenebilecek tahminler yapmak için kullanılacak.
Ne öğreneceksiniz?
Bu eğitimi tamamladığınızda deney oluşturma ve yapılandırma içindeki farklı adımları öğrenmiş olacaksınız. Aynı zamanda model puanlarını yorumlamayı da öğreneceksiniz. Son olarak, makine öğrenimi modeli dağıtabilecek ve Qlik Cloud Analizleri içinde etkili Qlik Sense görselleştirmeleri oluşturmak için tahmin verilerinizin nasıl kullanılacağını göreceksiniz.
Kimler bu eğitimi tamamlamalıdır?
Bu öğretici, Qlik Cloud Analizleri içinde otomatik makine öğrenimine ve veri görselleştirmeye giriş yapmak isteyen kullanıcılar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi ve Qlik Sense ile ilgili temel bilgiler faydalıdır ancak gerekli değildir.
Bu öğreticiyi tamamlamak için aşağıdakilere ihtiyacınız vardır:
Professional veya Tam Kullanıcı yetkilendirmesi
Qlik Cloud kiracısında Automl Experiment Contributor ve Automl Deployment Contributor güvenlik rolleri
Çalışacağınız alanlarda gerekli alan rolleri. Bkz. Paylaşılan alanlarda izinleri yönetme ve Yönetilen alanlarda izinleri yönetme
ML kaynaklarını görüntüleyemiyor veya oluşturamıyorsanız bu büyük olasılıkla, gerekli rollere, yetkilendirmelere ya da izinlere sahip olmadığınız anlamına gelir. Daha fazla bilgi için kiracı yöneticinize başvurun.
Daha fazla bilgi için bkz. Qlik AutoML ile kimler çalışabilir?.
Başlamadan önce yapmanız gerekenler
Bu paketi indirin ve masaüstünüze çıkarın:
Paketin içeriği:
Eğiticiyi tamamlamak için gerekli olan iki veri dosyası.
Öğretici sırasında oluşturacağınız Qlik Sense uygulamasının bir örnek kopyası. Bu, tahmine dayalı uygulama geliştirme konusunda daha hızlı bir şekilde uygulama deneyimi elde etmek istemeniz ihtimaline karşı sağlanmıştır. Daha fazla bilgi için bkz. Alternatif iş akışı: Önceden yapılandırılmış uygulamayı yükleme.
Eğitim veri seti, abonelik yenileme tarihi geçmiş ve abonelikten ayrılma veya hizmet aboneliğini sürdürme kararı vermiş müşterilerin bilgilerini içerir.
Uygulama veri seti ise abonelik yenileme tarihi henüz geçmemiş yeni bir grup müşteriyle ilgili bilgileri içerir. Bu müşterilerin hizmet aboneliğini iptal edip etmeyeceği henüz belli değildir. Bu eğitimin amacı, aboneliklerini iptal etme olasılıklarını azaltabileceğimizi umarak bu müşteri grubunun ne yapacağını tahmin etmektir.
Aşağıdakileri yapın:
Qlik Cloud Analizleri hub'ını açın.
Yeni ekle > Veri kümesi'ne tıklayıp Veri dosyası yükle'yi seçin.
Customer churn data - training.csv dosyasını yükleme diyalog penceresine sürükleyin.
Ardından Customer churn data - apply.csv dosyasını yükleme diyalog penceresine sürükleyin.
Alan seçin. Kişisel alanınızı veya diğer kullanıcıların bu verilere erişmesini istiyorsanız paylaşılan bir alanı seçebilirsiniz.
Karşıya yükle'ye tıklayın.
Veri kümeleriniz yüklendiğine göre deney oluşturmaya devam edebilirsiniz.
Bu eğitimdeki dersler
Bu eğitimdeki konular sırayla tamamlanmak üzere tasarlanmıştır. Fakat istediğiniz zaman ara verip tekrar dönebilirsiniz.
Daha fazla bilgi ve kaynaklar
- Qlik, daha fazla bilgi almak isterseniz çeşitli kaynaklar sağlar.
- Qlik çevrimiçi yardımı mevcuttur.
- Ücretsiz çevrimiçi dersler içeren eğitime, Qlik Continuous Classroom bölümünden erişilebilir.
- Tartışma forumları, bloglar ve daha fazlasını, Qlik Community bölümünde bulabilirsiniz.
Fikirleriniz bizim için önemli
Her konudaki geri bildiriminizi öğrenmek isteriz. Lütfen bizimle ilgili görüşlerinizi bildirmek için aşağıdaki bölümü kullanın.