Communications Mining
Plus récente (Latest)
False
- Démarrage
- Équilibre
- Clusters
- Dérive de concept
- Couverture
- Jeux de données
- Entités (Entities)
- Libellés (prédictions, niveaux de confiance, hiérarchie, etc.)
- Modèles
- Flux
- Évaluation du modèle
- Projets
- Précision
- Rappel
- Messages examinés et non examinés
- Sources
- Taxonomies
- Apprentissage
- Prédictions positives et négatives vraies et fausses
- Validation
- Messages
- Administration
- Gérer les sources et les jeux de données
- Comprendre la structure des données et les autorisations
- Créer une source de données dans l'interface graphique
- Téléchargement d’un fichier CSV dans une source
- Créer un nouveau jeu de données
- Sources et jeux de données multilingues
- Activation des sentiments sur un ensemble de données
- Modifier les paramètres d’un jeu de données
- Supprimer des messages via l'interface utilisateur
- Supprimer un jeu de données
- Exporter un jeu de données
- Utilisation des intégrations Exchange
- Préparation des données en vue du téléchargement .CSV
- Entraînement et maintenance du modèle
- Comprendre les libellés, les entités et les métadonnées
- Hiérarchie des libellés et bonnes pratiques
- Définition de vos objectifs de taxonomie
- Cas d'utilisation d'analyse vs d'automatisation
- Transformer vos objectifs en libellés
- Construire votre structure de taxonomie
- Meilleures pratiques de conception de taxonomie
- Importation de votre taxonomie
- Présentation du processus d'entraînement du modèle
- Annotation générative (New)
- Comprendre le statut de votre jeu de données
- Meilleures pratiques d'entraînement et de labellisation des modèles
- Entraînement avec l'analyse des sentiments des libellés activée
- Entraîner
- Vue d'ensemble (Overview)
- Examen des prédictions de libellé
- Entraînement à l'aide de « Mélanger »
- Entraînement à l'aide d'« Ensemble des libellés » (Explore)
- Entraînement à l'aide de l'option 'Faible confiance'
- Entraînement à l'aide de la recherche (Explorer)
- Réduction et réorganisation de votre taxonomie
- Introduction à 'Raffiner'
- Précision et rappel expliqués
- Précision et rappel
- Comment fonctionne la validation ?
- Comprendre et améliorer les performances du modèle
- Pourquoi un libellé peut-il avoir une précision moyenne faible ?
- Entraînement à l'aide de « Vérifier le libellé » et « Libellé manquant »
- Entraînement à l'aide du libellé En savoir plus (Affiner)
- Entraînement à l'aide de la recherche (affiner)
- Comprendre et augmenter la couverture
- Amélioration de l'équilibre et utilisation de « Rééquilibrer »
- Quand arrêter l'entraînement de votre modèle
- Définition et configuration de vos entités
- Comprendre les entités
- Quelles sont les entités pré-entraînées disponibles ?
- Activation, désactivation, mise à jour et création d'entités
- Filtrage des entités
- Examiner et appliquer des entités
- Validation pour les entités
- Amélioration des performances de l'entité
- Création d'entités Regex personnalisées
- Utilisation des analyses de surveillance &
- Automatisations et Communications Mining
- FAQ et plus
Exporter un jeu de données
Guide de l'utilisateur de Communications Mining
Dernière mise à jour 17 mai 2024
Exporter un jeu de données
Autorisations utilisateur requises : « Exporter des ensembles de données » (pour une exportation complète).
Un utilisateur peut exporter les messages et les prédictions de libellé associées directement à partir de l'interface graphique sous forme de fichier CSV. S'ils disposent de l'autorisation « Exporter des ensembles de données », ils peuvent exporter l'ensemble de données complet (ou un sous-ensemble basé sur des filtres). Si ce n'est pas le cas, ils pourront uniquement télécharger la page actuelle de messages dans Explorer.
Pour exporter des données depuis la plateforme :
- Accédez à Parcourir (Explore) et cliquez sur le bouton d' exportation à côté du sélecteur de mode dans le coin supérieur droit de la page (comme indiqué ci-dessous).
- Cela vous donnera la possibilité d'exporter uniquement la page de messages actuelle dans Explorer, ou tous les messages qui correspondent aux filtres actuels que vous avez appliqués dans Explorer (par ex. une période donnée ou une propriété de métadonnées telle qu'un score NPS > 8)
- Si vous appliquez un filtre de libellé, il agit comme un ordre de tri pour les messages dans le téléchargement du fichier CSV, trié par le score de confiance du libellé sélectionné s'appliquant à ce message
- Après avoir sélectionné « Juste cette page » ou « Tous les messages correspondants », cela déclenchera un téléchargement au format CSV de vos données
Liste déroulante de l'ensemble de données d'exportation