Gráfico de Lucros (Suplementos de Mineração de Dados do SQL Server)

Um gráfico de lucro exibe o aumento de lucro estimado associado ao uso de um modelo de mineração para determinar quais clientes uma empresa deve contatar em um cenário de negócios. O eixo Y do gráfico representa o lucro, enquanto o eixo X representa o percentual da população que a empresa contatou. Um gráfico de lucro típico mostra um aumento nos lucros até um ponto, após o qual os lucros diminuem à medida que mais da população é contatada.

Configurando o gráfico de lucro

Enquanto o gráfico de precisão avalia apenas a probabilidade de que as previsões estejam certas ou erradas, o gráfico de lucro incorpora o conhecimento do mundo real sobre as consequências de tomar medidas em uma previsão. Isso é feito levando em conta os seguintes fatores, que você especifica ao executar o assistente:

• População

  O número de casos no conjunto de dados que está sendo usado para criar o gráfico de elevação. Por exemplo, o número de clientes potenciais.

• Custo Fixo

  O custo fixo associado ao problema de negócios. Se isso fosse para uma solução de endereçamento direcionada, o custo não dependeria de variáveis como o número de chamadas telefônicas feitas ou o número de correspondências promocionais enviadas.

• Custo Individual

  Custos que são além do custo fixo, que podem ser associados a cada contato do cliente. Por exemplo, correspondências promocionais ou chamadas telefônicas.

• Receita por indivíduo

  A quantidade de receita associada a cada venda bem-sucedida.

Usando o Assistente de Gráfico de Lucros

Para criar um gráfico de lucro, você deve referenciar um modelo de mineração de dados existente. Você pode procurar modelos para encontrar um modelo que corresponda aos seus dados clicando em Gerenciar Modelos ou Procurar para ver detalhes sobre o algoritmo usado e as colunas no modelo de mineração.

Para obter mais informações, consulte Modelos de Navegação no Excel (Suplementos de Mineração de Dados do SQL Server) e Gerenciar Modelos (Suplementos de Mineração de Dados do SQL Server).

Para criar um gráfico de lucro

1. Selecione um modelo existente.

2. Especifique a coluna que você deseja prever e um valor de destino, se apropriado.

3. Selecione os dados de origem, o que significa que os dados que você passará pelo modelo para criar uma previsão. Esses não devem ser os mesmos dados que você usou para criar o modelo.

4. Mapeie as colunas na nova data (origem) para as colunas usadas no modelo de mineração de dados. Se os nomes de coluna forem parecidos, o assistente os mapeará automaticamente.

5. Insira as informações de custo exigidas pelo assistente: o custo fixo, o custo individual, a população e a receita esperada.

6. Opcionalmente, você pode inserir uma série graduada de custos (clique no botão navegar (...)). Por exemplo, um envio de correspondências pode ficar mais barato à medida que você aumenta o número de itens que você envia, permitindo que você insira um custo diferente dependendo do número de itens, e o assistente ajustará automaticamente os custos para cada quantidade de itens.

7. O assistente cria um gráfico que inclui a análise de custo-benefício para o modelo.

Requisitos

Se você estiver prevendo um valor numérico discreto, deverá selecionar o valor de destino exato a ser previsto.

Noções básicas sobre o gráfico de lucro

O gráfico de lucro contém uma linha vertical cinza, que você pode mover clicando em um local no gráfico. A Legenda de Mineração exibe uma pontuação, a população correta e a probabilidade de previsão associada ao local da linha cinza no gráfico. Se você selecionar o ponto máximo de lucros no gráfico usando a linha cinza, poderá usar o valor de probabilidade de previsão para determinar um limite de probabilidade para contatar um cliente.

Por exemplo, se o pico da curva de lucro estiver em 55% da população e a probabilidade de previsão associada for de 20%, isso indicará que, para obter o máximo de lucros, você só deve contatar os clientes cuja resposta é prevista com uma probabilidade de 20% ou maior.

Consulte Também

Validando modelos e usando modelos de previsão (suplementos de mineração de dados para Excel)