Erstellen von Luma-Tendenzmodell-Schemata und -Datensätzen
In diesem Tutorial erhalten Sie die Voraussetzungen und Assets, die für alle anderen Adobe Experience Platform-Data Science Workspace-Tutorials erforderlich sind. Nach Abschluss des Vorgangs stehen Ihnen und Ihrem Unternehmen die folgenden Schemata und Datensätze zur Verfügung.
Schemata:
- Luma-Web-Datenschema
- Schema der Bewertungsergebnisse für Tendenzmodelle
Datensätze:
- Luma-Web-Datensatz
- Trainings-Datensatz für Tendenzmodelle
- Tendenzmodell-Bewertungsdatensatz
- Datensatz für Ergebnisse der Tendenzauswertung
Herunterladen der Assets assets
Das folgende Tutorial verwendet ein benutzerdefiniertes Luma-Kaufneigungsmodell. Bevor Sie fortfahren laden Sie den ZIP-Ordner der erforderlichenherunter. Dieser Ordner enthält:
- Das Notebook mit der Kaufneigung
- Ein Notebook, mit dem Daten in einen Trainings- und Scoring-Datensatz aufgenommen werden (einen Teil der Luma-Web-Daten)
- Eine JSON-Demodatei mit den Web-Daten von 730.000 Luma-Benutzern
- Ein optionales Python 3 EDA-Notebook (explorative Datenanalyse), das beim Verständnis der Web-Daten und -Modelle verwendet werden kann.
Erstellen des Luma-Web-Datenschemas und Aufnehmen der Daten
Um ein Modell zu erstellen, müssen Sie über einen Datensatz in Platform verfügen, mit dem Ihr Modell trainiert und bewertet wird. Das folgende Video-Tutorial aus dem Data Science Workspace-Kurs führt Sie durch die Erstellung des Luma-Schemas und die Aufnahme der vom Kaufneigungsmodell verwendeten Daten.
Erstellen der Datensätze für Schulungs-, Scoring- und Scoring-Ergebnisse
Um das Rezept-Builder-Notebook auszuführen oder die API zum Trainieren und Bewerten eines Modells zu verwenden, müssen Sie den/die Datensatz/Datensätze und Schema(s) angeben, die für das Training/die Bewertung verwendet werden. Das folgende Video-Tutorial führt Sie durch die Einrichtung der Datensätze für Schulungs-, Scoring- und Scoring-Ergebnisse sowie des Schemas für Scoring-Ergebnisse, das im Kaufneigungsmodell Luma verwendet wird.
Nächste Schritte
In diesem Tutorial haben Sie erfolgreich die erforderlichen Schemata und Datensätze für das Luma-Tendenzmodell erstellt. Sie können jetzt mit dem nächsten Tutorial fortfahren und das Modell mithilfe des Tutorials Rezept-Builder-Notebook erstellen.
Darüber hinaus können Sie die Daten mit dem bereitgestellten Notebook zur explorativen Datenanalyse (EDA) untersuchen. Dieses Notebook kann verwendet werden, um Muster in den Luma-Daten zu verstehen, die Datenplausibilität zu überprüfen und die relevanten Daten für das prädiktive Tendenzmodell zusammenzufassen. Weitere Informationen zur explorativen Datenanalyse finden Sie in der EDA-Dokumentation.