資料準備報表概觀 (預覽版)
[本文章是發行前版本文件，隨時可能變更。]
Dynamics 365 Customer Insights - Data 中的資料準備報表可協助您了解整體資料品質、產生見解所用資料的整備度，並協助您改善資料以針對您想到的任何銷售或行銷策略發掘更多更好的見解。
重要
- 這是預覽功能。
- 預覽功能不供生產時使用，而且可能功能受限。 這些功能是在正式發行前先行推出，讓客戶能夠搶先體驗並提供意見反應。
先決條件
如果符合下列先決條件，就會自動執行資料準備報表：
- 客戶和交易資料的擷取已完成。
- 統整已完成。
- 活動與關聯性已對應。
- 啟用由 Azure OpenAI 提供的 Copilot 功能設定已開啟。 預設值為開啟。
- 環境位於支援的地理區域，且使用支援的語言。
- 至少 100 個客戶記錄，最好是 1,000 個記錄。
- 至少有 1 年的交易記錄，最好有 2 到 3 年。 理想的情況下，每個客戶識別碼有二到三個交易記錄，最好跨越多個日期。
- 客戶識別碼：用於比對交易與客戶的唯一識別碼。
- 必要欄位中小於 20% 的遺失值。
資料準備報表
統整完成後，系統會根據您擷取和整合的資料自動產生資料準備報表，並分析資料的內容相關資訊。 只要您執行統整，此資訊就會更新。
從首頁頁面、資料來源頁面或預測頁面中存取資料準備報表。
提示
如果看不到資料準備報表，則可能是因為尚未滿足先決條件而沒有產生此報表。 請確定您已完成擷取和統整、已對應活動與關聯性，而且管理員已在設定頁面中開啟全域同意設定。
資料準備報表中有四個主要區段。
AI 產生的資料品質摘要：由 Open AI 模型所產生之資料品質等級、見解整備程度以及問題和建議區段的簡明摘要。 摘要會出現在首頁橫幅和資料準備報表中。
整體資料品質等級：等級表示資料的整體健康情況。 等級計算為具有相應級別 (資料品質高、中或低) 的彙總百分比 (數值範圍為 0-100%)。 這源自業界標準資料品質支柱內一組資料品質規則的加權平均分數。 完備性、一致性、唯一性、正確性、適時性、有效性和完整性等支柱。 如果您的資料等級高，而相應的資料品質級別也高，則資料品質足以產生產品中可取得的大部分見解，並且在有意義的結果中包含很高的信賴度。
見解整備程度：見解整備程度指示您是否符合產生特定見解的需求。 這是透過將每個見解的基準資料需求與資料中存在的問題進行比較來判斷。 當任何問題違反見解的任何資料需求時，就會將見解視為尚未準備好可以使用。 如果將見解視為準備好可以使用，就可能會產生有意義的結果。
資料品質問題和建議：這些問題和建議針對有關資料中出現的問題提供完整指引，包括嚴重性、受影響的見解以及應採取哪些補救動作的建議。 問題源自與資料品質等級相同業界標準資料品質支柱內的規則。 任何違反這些規則的行為都會造成問題。 出現的問題越少 (尤其是嚴重性問題)，就越有可能獲得高資料品質等級，並將所有見解標示為可隨時使用。
提示
預設檢視表提供資料中出現的最嚴重問題。 若要查看所有問題 (依嚴重性組織)，請關閉顯示嚴重問題。 若要變更檢視表以顯示依其他選項群組織的問題，請選取群組依據，並進行選擇。 可用的選取項目包括嚴重性、資料品質支柱以及受影響的見解。
在大多數情況下，資料準備報表中出現的問題和建議必須使用 Power Query 等資料清理工具對 Customer Insights - Data 以外的來源資料執行修正來解決。 然後必須重新擷取新的和改進的資料，並且必須再次完成統整以提高資料品質。 只有在完成統整後，才會觸發資料準備報表重新整理。
資料的內容資訊
除了資料準備報表之外，您還可以取得與見解相關的關聯式資訊，特別是預測模型。 在您花費時間和精力設定並執行模型之前，先使用此資訊了解哪些預測模型最適合您的資料。
在建立索引標籤底下的預測頁面中，標記為使用此模型的模型是最適合您的資料，而標記為尚無法使用則不是。 對於任何尚無法使用模型，請檢閱完整資料準備報表，並根據問題和建議區段的指引對資料進行必要的修正。