付近に分布する」という真理を仮に設定する。予測値としてEinsteinにアドバイスしてもらう。本来であれば、この「真理」は誰にもわからない秘密の法則で、多数のデータを用いて発見していくものですが、ここでははじめに設定します。なんとも回りくどい話で、かつミニマムですので全く味気がありません。ここまで自明なシナリオなら、意図したアドバイス(=予測結果)になっているかどうか簡単に確かめられるでしょう。テストコードを書いて本来の機能コードの機能を確認していくような作業でしょうか。トレーニングデータを作る次に、仮設の真理に基づくデータを作成します。Discoveryでは最低400件のデータを必要とします。(https://help.salesforce.com/articleView?id=bi_edd_limits.htm)今回は以下のようなデータを作成してみました。中心に分布しているだけです。プロットすると以下のようになりました。仮設した真理から作り出されたデータです。Discoveryの予測モデル作成機能はきっと容易にこの真理を見つけ出してくれるはずです。Analyticsにこのデータをインポートします。Analyticsには無償の開発者エディションがありますので、今回はこれを利用しました。https://developer.salesforce.com/promotions/orgs/analytics-deログイン後、以下のTrailheadの手順にならって作成したCSVをインポートします。Story」を選択します。すると設定項目をいろいろ問い合わせる一連のダイアログが表示されます。ここは以下のように設定します。Goalと言われても困ってしまいますね。Discovery固有の概念と考えたほうが良いと思います。予測モデルの期待動作は言わずとしれた予測で、これ自体の評価は「正確かどうか」に尽きるでしょう。Goalは、予測対象の数値を「どうしたいのか」という、予測モデル作成の背景に関する質問なのです。売上や利益なら「最大化したい」とか、故障率や返品率なら「最小化したい」という意図があると思いますが、その意図を入力します。Discoveryが「現状成果の構成要因は何か?もっと良くするにはどうすればよいのか?」を探るためのツールとして設計されており、予測モデルは「こうすればいいよ」というアドバイスを出力するために使われることになっているからです。ここでは「Valueを最大化する」という目標を設定します。Analytics上での保存先を設定します。