Comment Kraken choisit-il les algorithmes ?

Kraken utilisera la métrique que vous sélectionnez pour prédire afin de déterminer quel type d'algorithmes utiliser dans le processus d'analyse. - Si vous sélectionnez une métrique qui n'a que deux valeurs uniques, Kraken utilisera des algorithmes qui fonctionnent le mieux avec des problèmes de classification binaire. Par exemple : rétention de clients (mon client partira-t-il, oui/non), rétention d'employés (mon employé partira-t-il, oui/non), etc. - Si vous sélectionnez une métrique qui est une valeur de chaîne et qui a plus de deux valeurs uniques, Kraken utilisera des algorithmes qui fonctionnent le mieux avec des problèmes de classification multi-classes. Par exemple : mix de campagnes, recommandation de produits, opportunité de vente incitative, etc. - Si vous sélectionnez une métrique qui est un nombre et qu'il n'y a pas de dates dans votre ensemble de données, Kraken utilisera des algorithmes qui fonctionnent le mieux avec des problèmes de régression. Par exemple : combien ce client achètera-t-il, quelle sera la valeur de cette vente, etc. - Si vous sélectionnez une métrique qui est un nombre et qu'il y a des dates dans votre ensemble de données, Kraken vous donnera l'option de créer un modèle de série temporelle ou un modèle de régression. Les séries temporelles fonctionnent le mieux pour les problèmes qui prévoient des valeurs au fil du temps. Par exemple : prévision des ventes, demande d'inventaire, etc.