跳到主要內容 跳至補充內容

在實際應用程式中使用 SHAP 值

下列範例顯示可以如何在現實應用程式中使用 SHAP importance。

客服中心引導

客戶中心的客服人員可以使用 SHAP importance 理解目前致電客戶的最重要特徵是什麼。根據此資訊,他們可以聚焦於最有效的動作進行交談。透過機器學習 API 中的即時預測端點,他們可以針對特定客戶對不同動作的影響取得即時預測。

資訊備註

已取代即時預測 API,並替換為 機器學習 API 中的即時預測端點。目前未取代該功能本身。對於未來的即時預測,請使用 機器學習 API 中的即時預測端點。如需從即時預測 API 遷移到 機器學習 API 的協助,請參閱 Qlik Cloud 開發人員入口網站上的遷移指南

Qlik Sense 中的客戶體驗儀表板,顯示流失風險因素的 SHAP importance

可能對客服人員在分析客戶資料時很實用的應用程式範例。

學業成功管理

SHAP importance 可用來建立個人化的學生成功建議。識別造成學生可能輟學的風險因素後,可以提早採取具體動作,以協助學生在學業上成功發展。

Qlik Sense 應用程式識別影響特定學生輟學的風險特徵

顯示學生相關資訊的應用程式範例。

客戶留存行銷

可以查看 SHAP importance 並聚焦於每個群組最具影響力的特徵,以建立群組特定行銷活動。一個群組可能取得「續約即保證可存取黃金方案!」優惠,而另一個群組則會取得「續約並在接下來 12 個月獲得折扣!」。

下圖解析最有意義的特徵,這用來對公司提供的每個方案類型進行流失預測。

Qlik Sense 中的圖表依方案類型顯示最有意義的流失影響者

Qlik Sense 中的格狀物件顯示四個不同特徵欄位值 (方案類型) 的集合分析值。

此頁面是否對您有幫助?

若您發現此頁面或其內容有任何問題——錯字、遺漏步驟或技術錯誤——請告知我們!