ベストプラクティス

はじめに

• 解決したい問題と、その解決を達成するための目標を定義します。

データの取り扱い

• AudienceStreamプロファイルには、ターゲット行動を示す高品質の属性（バッジやブーリアンなど）があることを確認します。存在しない場合は、データが蓄積するための時間をより多く確保するために、できるだけ早く属性を作成します。
• 開始する前に、データの収集とクリーニングに関するベストプラクティスを確立します。モデルを作成する前にデータを準備する方法の詳細については、データの準備を参照してください。
• データの準備段階では、孤立したデータセットを結合し、組織のデータの他の特性を精緻化することを検討します。

モデルの訓練とデプロイ

• 可能な場合は、訓練のためにより長い日付範囲を使用します。
• モデルを本番環境または実世界のアプリケーションにデプロイします。
• 本番環境でモデルがどの程度うまく機能しているかを評価し、改善が必要な場合は「訓練とテスト」の段階に戻ります。

オーディエンスの作成

• Tealium Predictを使用して既存のオーディエンスを改善または補強し、より効率的にする方法を検討します。