傾向分布
傾向分布（Propensity Distribution）とは、傾向に関する十分位バケット、および高・中・低のカテゴリーにおけるユーザーの分布です。 傾向の十分位バケット（1～10%、11～20% など）は、それぞれの傾向範囲にいるユーザー数を示します。カテゴリー別の分布は、それぞれ高（傾向 > 70%）、中（傾向 40～70%）、低（傾向 < 30%）の傾向を示します。 たとえば、ユーザーが商品を購入した場合の傾向は 70%、ユーザーのカートに商品がある場合の傾向は 40%、ユーザーのカートに商品がないか商品を閲覧していない場合の傾向は 10% となります。 ダウンロードボタンをクリックすると、この情報をチャートまたは CSV ファイルでダウンロードできます。
相関パラメーター
相関とは、相関パラメーターと予測との間の線形関係の強さを示す尺度です。正の相関パラメーターが増加すると、予測されたアクションまたは非アクションの確率が高まります。負の相関パラメーターが増加すると、予測されたアクションまたは非アクションの確率が低下します。 たとえば、商品がカートに追加された場合、そのアクションは正です。 ダウンロードボタンをクリックすると、この情報をチャートまたは CSV ファイルでダウンロードできます。
インスタンスの詳細
Prediction Details for instance を選択すると、予測インスタンスに関する具体的な詳細が表示されます。表示される詳細は次のとおりです。- 予測が実行されたユーザーセグメント
- 予測の定義
- 結果が保存されるユーザー属性とカスタムセグメント
- 予測期間
- ルックバック期間（データ分析期間）
- 予測の開始時刻と終了時刻
