教學課程 – 使用 Qlik AutoML 建立預測應用程式
本教學課程教導您如何使用 Qlik AutoML 分析資料並建立應用程式，以視覺化透過平台建立的預測資料。
我們將會考慮客戶流失的情境，這是二進位分類問題的經典範例。 目標是能夠可靠地預測客戶會取消訂閱或維持服務訂閱者身分。此問題類型中只有兩個結果：真或假 (已流失或未流失)。
為了處理此機器學習問題，我們將會從處理已知結果的資料集開始，然後將從資料建立的統計模型套用至我們想要預測結果的新資料。這是我們在本教學課程中採用的方法。
為了建立可靠且準確的模型，您應確保訓練資料集不包含滲漏或「滲漏」特徵。若訓練資料中的一個或多個特徵可用來衍生您嘗試預測的目標變數，或者若訓練資料中的一個或多個特徵包括預測時不會知道的資訊，就會發生資料滲漏。
我們將會建立實驗以開始本教學課程。由此開始，您將會在機器學習模型中精簡並部署實驗。此模型將會用來建立預測，這可透過視覺化形式顯示在 Qlik Sense 應用程式中。
您將會學習的內容
完成本教學課程後，您將會理解涉及建立和設定實驗的不同步驟。您也會瞭解如何解譯模型分數。最後，您將能夠部署機器學習模型，並將會理解預測資料可以如何用來在 Qlik Cloud 中產生精彩的視覺化。
誰應完成本教學課程
本教學課程的設計適合想要在 Qlik Cloud 中取得自動化機器學習簡介的使用者。
開始前需要進行的事項
在桌面下載此套件並解壓縮：
套件包含完成本教學課程所需要的兩個資料檔案。將資料檔案上傳至目錄。
訓練資料集包含關於客戶的資訊，這些客戶已超過續約期限，並已決定要流失或維持訂閱服務。
套用資料集包含關於新客戶集合的詳細資訊，這些新客戶尚未超過續約日期。尚未決定這些客戶是否會取消服務。本教學課程的目標是預測此客戶集合將會怎麼做，並希望我們可以降低流失的可能性。
請執行下列動作：
-
開啟 Qlik Sense 中心。
-
按一下新增 > 資料集，然後選取上傳資料檔案。
-
將 Customer churn data - training.csv 檔案拖曳至上傳對話方塊。
-
接下來，將 Customer churn data - apply.csv 檔案拖曳至上傳對話方塊。
-
選取空間。這可以是個人空間或共用空間 (若您希望其他使用者能夠存取此資料)。
-
按一下上傳。
現在您的資料集上傳後，就能繼續建立實驗。
本教學課程的授課單元
本教學課程中主題的設計應按順序完成。不過，您可以隨時離開並返回。
進一步讀取和資源
- 當您想要進一步瞭解時，Qlik 會提供各種資源。
- Qlik 線上協助可供使用。
- 在 Qlik Continuous Classroom 提供培訓，包括免費線上課程。
- 可在 Qlik Community 找到討論論壇、部落格等。
您的意見很重要
我們對於您可能有的任何意見反應都十分感謝。請使用以下區段讓我們瞭解我們的表現如何。