예측 인텔리전스 사용 분석 대시보드
사용량 분석 대시보드는 예측 인텔리전스 모든 솔루션의 효과성과 전반적인 가치를 이해 할 수 있는 중앙 위치입니다 예측 인텔리전스 . 모델 교육 성공 및 실패에 대한 메트릭을 봅니다. 개별 모델별 세부 항목을 포함한 예측 통계를 모니터링합니다.
분류, 유사성 및 클러스터링 기능에 있는 모델의 경우 사용량 분석 대시보드는 예측 인텔리전스 교육 및 예측에 대한 가시성을 제공합니다. 보고할 기간을 지정하고 심층 분석을 위해 특정 솔루션을 선택할 수 있습니다.
ml_report_user 또는 ml_admin 역할을 가진 다음으로 이동하여 사용량 분석 대시보드를 예측 인텔리전스 봅니다. .
대시보드에는 각 역량에 대한 별도의 탭이 있습니다. 분류 탭이 기본적으로 열리거나 유사성 또는 클러스터링을 선택할 수 있습니다. 각 탭에는 위젯 형태의 보고서 세트가 포함되어 있습니다.
보고서의 차트나 그래프를 선택하여 기본 기록으로 드릴다운할 수 있으며, 이때 쿼리 필터링된 목록이 열립니다. PI 사용량 대시보드의 교육 통계 섹션에 있는 많은 보고서가 ml_solution 테이블에서 가져온 것입니다. 예측 통계 섹션의 보고서는 ml_predictor_results 테이블에서 가져옵니다.
날짜 범위
날짜 범위 선택기는 보고서의 시간 범위를 선택할 수 있는 달력 선택기를 엽니다. 선택한 날짜 범위가 현재 탭의 모든 위젯에 적용됩니다.
달력 선택기는 표준 부제목 아래에 다양한 사전 설정 날짜를 제공합니다. 지난 3개월, 오늘, YTD(현재 연도 1월 1일부터 연도까지 누계) 중에서 선택합니다.
사용자 지정 범위를 선택하여 날짜를 직접 선택할 수도 있습니다. 시작 날짜 및 종료 날짜 필드에 날짜를 직접 입력하거나 달력을 사용하여 날짜 범위를 선택합니다. 그런 다음 , 적용을 선택하여 페이지의 모든 위젯에서 보고서를 업데이트합니다.
분류 및 유사성에 사용 가능한 메트릭
다음 테이블에서는 달리 언급하지 않는 한 분류 탭과 유사성 탭에서 사용할 수 있는 위젯에 대해 설명합니다. 클러스터링 기능에는 다양한 위젯이 있으므로 이 페이지의 클러스터링에 사용 가능한 메트릭 섹션을 참조하십시오.
| 위젯 | 설명 |
|---|---|
| 총 솔루션 | 생성된 총 분류(또는 유사성) 솔루션 수입니다. |
| 총 활성 솔루션 | 활성 상태인 총 분류(또는 유사성) 솔루션 수입니다. |
| 총 성공적인 모델 교육 | 인스턴스에서 성공적으로 완료된 분류(또는 유사성) 작업의 수입니다. |
| 총 실패한 모델 교육 | 인스턴스에서 실패한 분류(또는 유사성) 작업의 수입니다. |
| 교육된 솔루션 - 월별 | 월별로 집계된 총 교육된 분류(또는 유사성) 솔루션입니다. |
| 활성 솔루션 - 월별 | 월별로 집계된 총 활성 분류(또는 유사성) 솔루션입니다. |
| 분류(또는 유사성) 교육 상태 | 분류(또는 유사성) 모델 교육 상태의 분포입니다. |
| 활성 상태 배포 | 활성 기록과 비활성 기록의 분포입니다. "예" 부분은 활성 항목을 나타내고 "아니오"는 비활성 항목을 나타냅니다. |
| 교육 빈도 분포 | 모든 분류(또는 유사성) 솔루션에서 교육 빈도 분포입니다. 사용 가능한 옵션의 범위는 한 번에서 최대 180일 마다입니다. |
| 빈도 분포 업데이트(유사성만 해당) | 모든 유사성 솔루션에서 업데이트 빈도 분포입니다. 사용 가능한 옵션의 범위는 한 번에서 최대 180일 마다입니다. |
| 위젯 | 설명 |
|---|---|
| 총 성공 예측 - 월별 | 월마다 계산된 총 분류(또는 유사성) 예측 수입니다. |
| 총 성공 예측 | 모든 분류(또는 유사성) 솔루션에서 성공한 총 예측 수입니다. |
| 총 실패한 예측 | 모든 분류(또는 유사성) 솔루션에서 실패한 총 예측 수입니다. |
| 위젯 | 설명 |
|---|---|
| 솔루션당 성공한 예측 | 선택한 분류(또는 유사성) 솔루션에 대한 성공적인 예측 수입니다. |
| 솔루션당 실패한 예측 | 선택한 분류(또는 유사성) 솔루션에 대한 실패한 예측 수입니다. |
클러스터링에 사용 가능한 메트릭
다음 표에서는 사용량 분석 대시보드의 클러스터링 탭에서 사용할 수 있는 메트릭에 예측 인텔리전스 대해 설명합니다.
| 위젯 | 설명 |
|---|---|
| 총 솔루션 | 인스턴스에 생성된 클러스터링 솔루션의 총 수입니다. |
| 총 활성 솔루션 | 인스턴스의 활성 클러스터링 솔루션 수입니다. |
| 총 성공적인 모델 교육 | 인스턴스에서 성공적으로 완료된 클러스터링 작업의 수입니다. |
| 총 실패한 모델 교육 | 인스턴스에서 실패한 클러스터링 작업 수입니다. |
| 교육된 솔루션 - 월별 | 월별 트리거되는 클러스터링 교육 수입니다. |
| 활성 솔루션 - 월별 | 월별 교육된 활성 클러스터링 솔루션 수입니다. |
| 클러스터링 교육 상태 | 인스턴스의 모든 클러스터링 솔루션 간의 교육 상태 분포를 보여주는 원형 차트입니다. |
| 활성 상태 배포 | 활성 및 비활성 클러스터링 솔루션의 분포를 보여주는 원형 차트입니다. |
| 교육 빈도 분포 | 클러스터링 솔루션 전체에서 설정된 교육 빈도의 백분율입니다. |
| 빈도 분포 업데이트 | 클러스터링 솔루션 전체에서 설정된 업데이트 빈도의 백분율입니다. |
| 위젯 | 설명 |
|---|---|
| 클러스터 상세 정보 | 지정된 솔루션에서 생성된 각 클러스터의 상세 정보입니다. |
| 클러스터 수 | 지정된 클러스터링 솔루션에서 생성된 클러스터 수입니다. |
| 클러스터링된 총 기록 | 지정된 클러스터링 솔루션에 클러스터된 총 기록 수입니다. |
| 완료된 업데이트 수(지난 7일 동안) | 지정된 클러스터링 솔루션에 대해 완료된 업데이트 작업 수입니다. |
| 마지막 업데이트에 대한 상세 정보(지난 7일 동안) | 클러스터링 솔루션이 마지막으로 업데이트된 시기, 생성된 새 클러스터 수, 기존 클러스터에 할당된 기록 및 마지막 업데이트의 새 클러스터 수입니다. |