数据集是从联络中心记录并解析
分析数据并将其分成若干部分的过程。的交互集，供您进行分析。这些交互包括语音呼叫、电子邮件、聊天、支持的数字渠道或这些的任意组合。语音呼叫包括可以查看的书面记录文本。数据集跨越特定时间段，并与应用的任何筛选条件相匹配。
筛选条件提供了包含或排除符合输入的部分或全部资格的交互的选项。例如，您可以创建一个数据集，收集过去 90 天内提及关键字 Collins 但排除关键字 Longbourn 的交互。
使用数据集时越简单越好。虽然您可以筛选数据集以便仅包含符合特定条件的交互，但最好在工作空间级别使用筛选器。您可能希望为不同语言或每个客户或帐户创建单独的数据集。但是，不建议创建许多数据集或经过严重筛选的数据集。这可简化 IA 中的数据管理，以及避免排除与可能有价值的数据的交互。
Clarissa Dalloway 是 Classics, Inc. 的管理员。Classics 在不同地区拥有讲英语、西班牙语和法语的客户。Clarissa 创建了三个独立的数据集，使用其中每种语言的交互各一个。她为每个数据集均创建了清晰明确的名称，并为每个数据集配置了过去 90 天的数据集时段。她为每个数据集均配置了所需的渠道，然后单击保存。她选择不添加条件来筛选数据集，以便包含指定语言的所有交互。这样，她便可使用工作空间和小部件筛选器来对这些交互中的数据进行分类。
关于数据集的关键事实
- 一旦呼叫被转录成文本，语音数据将变得可用。这通常需要通话结束后三到五个小时，具体取决于呼叫时长和当时的呼叫量。当呼叫量较低时，数据可能会在短短一个小时内变得可用。但是，如果呼叫量很大，可能需要几个小时。
- 交互结束后，电子邮件、聊天和数字交互将立即可用。
- 每个 业务单位 用于管理 CXone环境的技术支持、计费和全局设置的高级组织分组 最多支持 15 个数据集。
- 创建数据集后，您无法更改其名称。数据集名称中不得使用特殊字符。您必须提前仔细规划数据集的命名约定，这一点至关重要。确保您可以快速轻松地识别每个数据集中包含的数据。它还有助于一眼就知道是谁创建了数据集。一些用户发现，数据集主题或被分析团队的名称后跟创建者姓名首字母是一个有用的命名约定。在前面的示例中，Maria 可以创建一个名为 Fables Mentions MB 的数据集。
- 如果您的公司对 Interaction Analytics 使用多种语言，您可以为不同的语言创建数据集。您不能创建包含多种语言交互的单个数据集。
- 您可以根据交互包含或不包含的关键字、短语 以指定的顺序在一起使用时具有特殊含义的词语的组合，例如“想要取消”。或实体 在位于Interaction Analytics中的您的公司配置文件中定义的关键字或短语。与实体类型相关。可包括变体。来筛选数据集中包含的数据。您可以选择要包含的渠道以及要覆盖的时间段。您可以按情绪 交互的整体情绪或结果，根据对转录词汇、短语或上下文的分析确定。、挫折感 寻找线索来识别客户挫折。这些线索包括诸如“我很生气”之类的词语和短语。挫折并不等同于负面情绪。挫折的线索表明，客户是不高兴的，而不仅仅是在讨论一些负面的东西。或解决来包含或排除交互。您还可以按指标标记（例如特定团队、技能或坐席名称）进行筛选。您可以添加到筛选条件的指标标记的最大数量为 50。
- 创建数据集时，您可以直接从数据集页面应用工作空间模板 多个工作区组成的可重用模板。。