---
schema_version: "1"
id: 3fbe2098681c8df91c05461cad8791435a60ec875f3d5db03040705aa8e8fd70
title: CRM Analytics 预测调查
collection: tableau
version: current
locale: zh-cn
portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/current/zh-cn/blueprint/bp_predictions.md
canonical_url: https://help.tableau.com/current/blueprint/zh-cn/bp_predictions.htm
source_site: help.tableau.com
content_type: documentation
content_hash: 46ba9a0f35044f497ee92eb6b682e6e7a344677fce866729fa69ec4878a87566
description: Blueprint survey to help line-of-business sponsors prioritize Einstein Discovery prediction use cases.
---
[跳转到主要内容](#main-content)

# CRM Analytics 预测调查

> [!TIP]
> 
> 此内容是T ableau Blueprint 的一部分，这是一个成熟度框架，允许您放大并改进组织使用数据来推动影响的方式。若要开始您的旅程，请参加我们的[评估](https://www.tableau.com/zh-cn/learn/webinars/tableaus-blueprint-self-assessment)。

在使用 Einstein Discovery 创建故事/模型和部署预测之前，每个业务线支持者都应该在其部门和团队内开展调查，以便确定用例和预测需求及其优先顺序。将会使用 Einstein Discovery 的每个业务团队都应该完成预测调查，或与团队成员合作，协助进行信息记录工作。调查的目的是确定需要优化（描述性和规范性预测）的业务用例以及所需的数据来源。此外，这项调查还可以帮助您确定是否需要数据科学家参与，规划和执行预测部署，以及分配模型监测职责。

团队

- 团队的业务职能是什么？
- 目标用户是哪些人？
- 您是否需要与现有的数据科学家团队协作？
- 您的团队是否能够访问需要分析的数据？
- 团队中的哪些人需要 CRM Analytics 的完整许可证访问权限（以引入数据，创建故事/模型和部署预测）？

选择和管理

- 哪些业务用例将用于预测？这些用例是否被评定为适合或不适合？
- 故事/模型的关键数据来源是什么以及位于何处？
- 您的团队如何获取数据（Salesforce、数据库或数据仓库、文件导出、第三方等）？
- 您是否获得了或者是否需要获得数据科学家团队对模型的批准？
- 您是否采用了 CRISP-DM 之类的数据建模方法来对业务用例进行评定？
- 数据是否适合阶段 1（快速粗放的方法），您是否可以使用 csv 文件来填充数据集？
- 数据是否适合生产部署，您是否能够利用数据准备功能并根据需要进行编排？

技能

- 如何确保数据安全？
- 团队中存在哪些商业科学家技能和能力？
- 谁将被指定为团队中的 Einstein Discovery 推动者（例如商业科学家）并接受相关培训？
- 您是否具备确定用例优先顺序所需的业务技能和见解？
- 您是否具备满足任何派生领域和特征工程需求所需的数据工程技能？

安全性

- 您是否已经针对 CRM Analytics 的使用，甄选并批准了相关 Salesforce 云产品和数据中心？

监视

- 您将如何监控预测的准确性（例如，模型管理器、自定义仪表板）？
- 可接受的模型准确度阈值是多少，如果相关的值超出阈值范围，谁将收到通知和警报？
- 您的模型数据需要多久刷新一次？
- 模型部署后，谁将负责衡量模型的业务影响、性能和采用率？
- 企业将如何监测和衡量已部署的预测对流程和结果的影响？