- Introdução
- Balanceamento
- Clusters
- Desvio de conceito
- Cobertura
- Conjuntos de dados
- Campos gerais (anteriormente entidades)
- Rótulos (previsões, níveis de confiança, hierarquia etc.)
- Modelos
- Transmissões
- Classificação do Modelo
- Projetos
- Precisão
- Lembrar
- Mensagens revisadas e não revisadas
- Fontes
- Taxonomias
- Treinamento
- Previsões positivos e negativos verdadeiros e falsos
- Validação
- Mensagens
- Administração
- Gerencie origens e conjuntos de dados
- Entender a estrutura de dados e permissões
- Create or delete a data source in the GUI
- Carregar um arquivo CSV para uma origem
- Preparando dados para carregamento de .CSV
- Criar um conjunto de dados
- Origens e conjuntos de dados multilíngues
- Habilitando o sentimento em um conjunto de dados
- Corrigir configurações de conjunto de dados
- Excluir mensagens por meio da interface do usuário
- Excluir um conjunto de dados
- Exportar um conjunto de dados
- Usando integrações do Exchange
- Treinamento e manutenção do modelo
- Noções Básicas sobre rótulos, campos gerais e metadados
- Hierarquia de rótulo e práticas recomendadas
- Definição dos seus objetivos de taxonomia
- Casos de uso de análise versus automação
- Transformando seus objetivos em rótulos
- Criação da sua estrutura taxonômica
- Práticas recomendadas de design de taxonomia
- Importando sua taxonomia
- Visão geral do processo de treinamento do modelo
- Anotação Generativa (Novo)
- Status do conjunto de dados
- Treinamento de modelos e práticas recomendadas de anotação
- Treinamento com análise de sentimento de rótulo habilitada
- Compreensão dos requisitos de dados
- Treinamento
- Introdução ao Refine
- Precisão e recall explicados
- Precisão e recall
- Como funciona a Validação?
- Compreender e melhorar o desempenho do modelo
- Por que um rótulo pode ter uma precisão média baixa?
- Treinamento usando Check label e Perda de rótulo
- Treinamento usando Ensinar rótulo (Refinar)
- Treinamento usando a Pesquisa (Refinamento)
- Noções Básicas e Aumentando a Cobertura
- Melhorando o balanceamento e usando o Rebalanceamento
- Quando parar de treinar seu modelo
- Uso dos campos gerais
- Extração generativa
- Uso de análise e monitoramento
- Automations e Communications Mining
- Informações de licenciamento
- Perguntas frequentes e mais
Guia do usuário do Communications Mining
Visão geral
Permissões de usuário necessárias para relatórios: "Exibir Origens" E "Exibir Rótulos".
A página Relatórios é onde os usuários podem ver relatórios na plataforma sobre seu conjunto de dados. Os relatórios são todos filtráveis para permitir que os usuários vejam as exibições que são mais importantes para eles.
Você pode navegar até a página Relatórios usando a barra de navegação superior.
Dependendo do tipo de dados, a plataforma tem até 6 guias em Relatórios. Os usuários podem alternar entre relatórios em nível de mensagem e de thread, se os dados estiverem em forma de thread (por exemplo, transcrições de chamadas e cadeias de e-mails). Caso contrário, o filtro de mensagens será o padrão.
- Painel - permite que você crie exibições do painel personalizado usando os dados de outras guias.
- Resumo de rótulos - apresenta estatísticas resumidas de alto nível para rótulos.
- Tendências - apresenta gráficos para o volume de mensagens e o volume de rótulos e sentimentos durante um determinado período de tempo.
- Segmentos - apresenta gráficos de volumes de rótulos versus campos de metadados de mensagem, por exemplo, domínio do remetente.
- Tópicos - apresenta gráficos de volumes de threads e volumes de rótulo dentro de um tópico (acessível apenas quando o filtro 'Thread' é aplicado)
- Comparação - permite que você compare diferentes coortes de dados entre si.
Na parte superior de cada guia na página Relatórios, você verá o número total de mensagens contidas no conjunto de dados, sentimento líquido (se a análise de sentimento estiver habilitada) e o período de data para os dados selecionados.
Se você aplicar filtros de propriedade do usuário, campo geral ou rótulo, essas estatísticas serão atualizadas com base nos filtros e seleções que você fez.
Se você filtrar para vários rótulos, mas não tiver outros filtros aplicados, isso mostrará o número total de mensagens no conjunto de dados que provavelmente terão pelo menos um dos rótulos selecionados previstos.
