模型构建结束后，系统也基于 KernelShap 给出排名前十的影响模型预测结果的特征。

数据分析的同学，可以将更多的精力放在对关键特征、关键用户进行AB实验。

因为本人不具备算法模型构建的技能，所以Studio的部分，未进行深入体验。

1. 视觉层面的感受

视觉层面有两个特点：简洁，不花哨；扁平化，不枯燥。

对比一些厂商的工具，可能因为产品调性问题，不会特别在意这些细节。

2. 交互层面

交互层面，也是比较便捷。在提醒方面，也是做得很好的。

操作指引给出了比较图形化的解释，和介绍中的很多点，都是有对应关系的。

比如：清理和分析数据并获得有关估算模型精度的指标，识别训练数据集中最具影响力的字段。

在导入了数据集之后，系统就给了我一些提示。

在预构建时，就给用户一些特征权重的提示。