CRM Deal Prediction

Este tutorial te ayudará a construir un modelo de aprendizaje automático usando Catalyst QuickML que predice acuerdos potenciales analizando los datos en Zoho CRM. Te proporcionaremos un dataset de ejemplo que puede usarse como fuente de datos para el modelo.

En este tutorial, primero realizaremos el preprocesamiento de los datasets para asegurar que los datos estén limpios y listos para el entrenamiento. A continuación, construiremos un data pipeline para manejar la transformación de datos y un ML pipeline para entrenar y evaluar el modelo. Finalmente, crearemos un endpoint para el modelo entrenado, que permite a las aplicaciones externas interactuar con el modelo y recibir predicciones de acuerdos en tiempo real.

El modelo de ML de Predicción de Acuerdos de Zoho CRM se construye usando el siguiente servicio de Catalyst:

Catalyst QuickML : Usando este servicio, primero preprocesaremos el dataset de ejemplo implementando operaciones de nodos sobre ellos y construyendo el data pipeline. Estos datos preprocesados se usarán para crear un modelo de ML ejecutando algoritmos de ML. Finalmente, el modelo de ML de CRM Deal Prediction puede ser accedido por aplicaciones externas usando la URL del endpoint generada en QuickML.

La salida final, después de crear todos los data y ML pipelines requeridos en la consola de Catalyst, se verá así: