AI

  • 時系列で未来を予測 with EinsteinAnalytic-パート1

    Posted in AI, Analytic, Salesforce, Vietnam Offshore on Jun 11, 2020

    セールスフォースWinter19リリースでいくつかの素晴らしい新機能を手に入れることをできました。その中に私が注目されているのは時系列SAQL関数です。 なぜでしょう?まあ、ビッグデータに関してトレンドを見てみたかったら機械学習、AI知識は必要があります。Einstein Analyticには、今までトレンド予測を見る方法がありませんでした。 時系列では、既存のデータのパターンに基づいて何が起こるかを実際に予測することができます。 例を見てみましょう。

    データの準備

    もちろん、既存のデータセットを使用することも、Salesforce に蓄積しているデータを使用しても新しいデータセットを作成することもできます。 しかし、私は使用できるデータソースをいくつか探してみました。最後に統計データサンプルを提供するプラットフォーみ”Kaggle”に入ってアボカドの価格統計データを発見してこのブログに例として使用すると決定しました。 参照元データ:https://www.kaggle.com/neuromusic/avocado-prices

    このデータセットがどれだけ正確なのかはわかりませんが、そんなことはどうでもいいのですので楽しみましょう。 次はデータセットをダウンロードし、解凍してEinstein Analyticsにアップロードしましょう

    。

    データセットを取り込んだ後レンズを作成してみ

  • 不来院の予約を予測

    Posted in AI, Salesforce, Vietnam Offshore on Jun 01, 2020

    毎年1,500万人が診療予約をとったのに来院しない、イギリスの国民健康サービス(NHS)は患者に来ないよりもキャンセルするように促している。NHSは、これらの来院しなかった診療予約のコストは年間2億1600万ポンド(2,325人のフルタイムの一般開業医の年間給与に相当)にのぼると推定している。

    似たような状況が出てくる米国では、「来院しない予約のコストは年間1,500億ドルと推定されている」と、ヘルスケア・イノベーションによると。

    Einstein Prediction Builder(EPB)のおかげでこのようなシナリオの予測を生成するのに適しています。十分な過去の診療予約データがSalesforceに保存されてEPBを使えば、システム管理者が問題解決するようにAIを適用することができます。

    この記事の続きは、アインシュタイン予測ビルダーを設定して「不来院の予約」になる可能性を予測する方法を紹介しています。

    まず「https://www.kaggle.com/」からサンプルデータをダウンロードしましょうhttps://www.kaggle.com/joniarroba/noshowappointments 過去来院しない予約データをセールスフォースの「スプレッドシートからカスタムオブジェクトを作成」機能を使って数分で自動的に「予約」オブジェクトを作成しつつデータを取り込むこと