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Informationen zur Verwendung von Treibern bei der intelligenten Punktewertung

Treiber sind wichtige Prädiktoren eines bestimmten Ergebnisses in Ihren Daten. Durch die Verwendung von Treibern mit intelligenter Punktewertung können Sie rubrische Kriterien basierend darauf auswählen und gewichten, wie wahrscheinlich es ist, dass jedes Kriterium ein bestimmtes Ergebnis in Ihren Daten erzielt und so die Genauigkeit Ihrer Rubriken verbessert.

Beispiel: Finden Sie heraus, welche im Feedback festgestellten Emotionen hohen Bewertungen für Ihre Fluggesellschaft entsprechen.

Treiber konfigurieren

Zunächst müssen Sie Folgendes tun: Treiber anlegen für Ihr gewünschtes Ergebnis.

Für jeden Treiber, den Sie im intelligenten Punktewertung verwenden möchten, müssen die folgenden Optionen aktiviert sein:

Fenster, in dem ein Treiber wie unten beschrieben konfiguriert ist

  • Ergebnis: Das Ziel besteht darin, die wichtigste Treiber zu finden, die das Ergebnis verursacht haben, das Sie hier definieren. Geben Sie die Teilmenge der Daten an, die als Ergebnis der Untersuchung dienen soll.
    Beispiel: Um herauszufinden, warum Sie hohe Beurteilungsbewertungen erhalten, möchten Sie ein Attribut oder ein Thema auswählen, das eine hohe leistung erfasst. Sie haben z.B. eine Überprüfen Bewertung Attribut wählen Sie alle hohen Scores in Ihrem Ergebnis aus.
  • Umfang: Wählen Sie die Daten aus, die Sie in Ihre Investigation aufnehmen möchten. Der Datumsfilter ist der einzige erforderliche Filter.
    Beispiel: Sie können Folgendes verwenden: Quell-ID um Daten auf eine bestimmte Quelle zu beschränken oder Datumsfilter zu verwenden, um nur Datensätze einzuschließen, die innerhalb eines bestimmten Bereichs gesammelt wurden.
  • Relevante Daten: Wählen Sie das Kategorienmodell aus, das Sie für das intelligente Punktewertung verwenden möchten.
    Beispiel: Sie möchten wissen, welche Emotionen im Feedback mit hohen Beurteilungsbewertungen vorhanden sind. Sie wählen Emotionen.
    Tipp: Stellen Sie sicher, dass Sie das Ankreuzfeld am detailliertesten Ebene eines Kategoriemodells. Wählen Sie keine zusätzlichen relevanten Daten aus, wenn Sie diese Ergebnisse in der Konfiguration einer Rubrik verwenden möchten.

Wenn Sie Ergebnisse finden, sehen Sie die Schadensrang Jede Ebene Ihres Kategoriemodells hat für das ausgewählte Ergebnis. Diese Auswirkungsränge bilden später die Gewichtung Ihrer Rubrik.

Ergebnisse

Konfigurieren einer Rubrik

Erstellen Sie eine Rubrik basierend auf der dasselbe Kategorienmodell, das Sie für Ihren Treiber ausgewählt haben.

Schritt zum Anlegen einer Rubrik, in dem Sie ein Kategoriemodell auswählen

Unter Ränge vorschlagenwählen Sie den von Ihnen angelegten Treiber aus.

rubrischer Kriterienschritt, aber „Ränge vorschlagen“ ist oben konfiguriert

Sie können nun die Schadensrang Spalte als Empfehlung beim Ausfüllen der Gewicht für jedes Kriterium.

Im Folgenden finden Sie einige Empfehlungen zum Bewerten verschiedener Schadensränge:

  • Rang mit hoher Auswirkung für ein gewünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das Gewünschtes Ergebnis bis Vorhanden und erwägen, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher das Ranking ist.
  • Rang negativer Auswirkungen für ein unerwünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das Gewünschtes Ergebnis bis Vorhanden und erwägen, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher das Ranking ist.
  • Rang mit hoher Auswirkung für ein unerwünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das Gewünschtes Ergebnis bis Abwesend und erwägen, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher das Ranking ist.
  • Rang negativer Auswirkungen für ein gewünschtes Treiberergebnis: Setzen Sie das Gewünschtes Ergebnis bis Abwesend und erwägen, diese Verhaltensweisen stärker zu gewichten, je höher das Ranking ist.
  • Kein Schadensrang: Da diese Kriterien nicht mit dem Ergebnis korrelieren, an dem Sie interessiert sind, sollten Sie dieses Kriterium aus Ihrer Rubrik entfernen.

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.