学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 描述爱因斯坦的发现。
- 解释它可以回答哪些问题。
- 了解您可以使用哪种数据。
什么是爱因斯坦发现？
爱因斯坦发现使业务用户能够使用其爱因斯坦分析数据集中的数据发现相关事实和主题。这就像拥有自己的个人数据科学家一样，可以快速筛选大量数据，找到重要的相关性并做出准确的预测。完成对爱因斯坦分析数据集的分析后，爱因斯坦发现会以易于业务用户理解的方式生成答案，解释和建议。
当然，也许您已经拥有一个商业智能（BI）专家团队来提供分析和建议。但是，当您分析的数据量很大时，您所拥有的时间很短，会发生什么？
爱因斯坦发现提供关键业务问题的答案：
- 发生了什么？有什么重大或不寻常的？
- 为什么会这样？可能导致观察结果的因素有哪些？
- 某些因素与其他因素相比如何？
- 根据对数据的统计分析，未来会发生什么？是否存在趋势，或者此数据是否代表孤立事件？
- 哪些可能的行动可以改善结果？
但更重要的是，爱因斯坦探险队引导你询问下一个问题，那些你不知道自己的问题。大多数复杂事件都有编织相互关联的变量层的原因，因此请在表面之下。深入研究。爱因斯坦探索器向您展示钻孔的位置。
但爱因斯坦发现不是你团队的替代品。虽然爱因斯坦发现可以表现出相关性和可能的影响力，帮助您将调查指向正确的方向，并建议可能的答案，您和您的团队最了解您的业务。爱因斯坦发现是一个 额外的团队成员！
既然你知道了爱因斯坦发现的作用，让我们看一个例子。我们通过找出提高利润率的方法，利用爱因斯坦发现来了解推动盈利能力的因素。
让我们弄清楚为什么这些边缘正在缩小
想象一下，您是一家大型汽车供应商的运营副总裁。您负责公司业务的实际绩效。在星期四早上开始工作时打开Salesforce应用程序，迎接快速增长的Chatter线程。该公司的首席财务官开始寻找原因，突然之间，公司利润率向南移动。然后首席执行官说：“我们必须立即解决这个问题！”
您知道这意味着什么：与您的团队一起加班，以筛选跨越不同地区和垂直行业的成千上万的交易。在您发现原因和头脑风暴解决方案后，您需要汇总一份执行摘要。
因此，您将团队拉到一起并专注于手头的任务。到了晚上，你正盯着一张巨大的数据表，但你不知道是什么导致利润下滑。别介意如何解决问题。你已经获得了数据，但现在你看到了你和答案之间的一些障碍。您通过以下路障列表向团队发送电子邮件，希望团队可以集思广益：
- 数据太多了。在如此庞大的数据集中很难得出所有相关关系。
- 将重大问题与次要问题分开需要时间。我们发现的每个潜在问题都可能导致兔子洞。
- 即使潜在客户看起来很重要，也不总是清楚采取什么行动，因为潜在的（次要）原因并不总是显而易见的。
爱因斯坦探索节日（和周末）
然后，您会看到团队成员发送的有关新Salesforce产品的电子邮件，该产品可能会节省当天的费用。它被称为爱因斯坦发现（Einstein Discovery），正如电子邮件所说，它就像是在为您的努力添加一组数据科学家。
您的队友很兴奋，因为爱因斯坦发现已经在贵公司的Salesforce组织中提供。它每周用于监控服务成本的变化。您的团队如何开始？只需打开爱因斯坦分析，获取包含相关数据的爱因斯坦分析数据集，并告诉它您想要了解的变量（业务指标）。
几分钟后，您会看到一个故事，它代表了对数据集的全面统计分析。故事提供了有组织的演示文稿，其中包含逻辑流程和相关部分。你的同事说，这个故事充满了你对你感兴趣的结果变量（保证金）的数据的见解。它还可以帮助您了解可能的影响因素之间可能存在的根本原因和关系，根据对数据集的预测分析预测接下来会发生什么，并提出可以改善结果的方法。
更好的是，您可以调整故事，专注于对您来说重要的事情。您可以利用团队对业务的了解来选择要采取行动的见解。
经过一番研究和思考后，您决定使用爱因斯坦发现来找出您的利润缩减如此之快的原因。也许你的周末计划毕竟是安全的！
现在轮到你了
你无法控制令人发指的商业环境的吊索和箭头。但是，凭借爱因斯坦探索和您对业务的深入了解，您可以在几分钟之内解决问题。使用爱因斯坦发现就像让个人数据科学家为繁重的工作做出繁重的工作。
等等，这一切真的可以吗？是的，因为你接下来会证明这一点！