Creare schemi e set di dati del modello di propensione Luma

Questa esercitazione fornisce i prerequisiti e le risorse necessari per tutti gli altri Adobe Experience Platform Data Science Workspace esercitazioni. Una volta completati, i seguenti schemi e set di dati saranno disponibili per te e la tua organizzazione IMS.

Schemi:

  • Schema dati web Luma
  • Schema dei risultati del punteggio del modello di tendenza

Set di dati:

  • Set di dati web Luma
  • Set di dati di formazione per il modello di tendenza
  • Set di dati di punteggio del modello di tendenza
  • Set di dati dei risultati del punteggio del modello di tendenza

Scaricare le risorse

L’esercitazione seguente utilizza un modello di propensione di acquisto Luma personalizzato. Prima di procedere, scarica le risorse richieste cartella zip. Questa cartella contiene:

  • Blocco appunti del modello di propensione all'acquisto
  • Un blocco appunti utilizzato per inserire i dati in un set di dati di formazione e valutazione (un sottoinsieme dei dati web Luma)
  • Un file JSON demo contenente i dati web di 730.000 utenti Luma
  • Un notebook opzionale Python 3 EDA (analisi dei dati esplorativi) che può essere utilizzato per aiutare a comprendere i dati web e il modello.
NOTA

Puoi utilizzare il tuo schema e i tuoi dati per qualsiasi esercitazione. Tuttavia, il modello demo fornito nelle risorse non funziona a meno che non sia stato fornito il file di configurazione e il file dei requisiti corretti. Questo modello di propensione demo è stato progettato per funzionare con i dati web Luma.

Creare lo schema di dati web Luma e acquisire i dati

Per creare un modello, è necessario disporre di un set di dati in Platform che viene utilizzato per addestrare e valutare il modello. Il seguente video tutorial tratto da Corso su Data Science Workspace illustra come creare lo schema Luma e acquisire i dati utilizzati dal modello di propensione di acquisto.

Creazione di set di dati di formazione, valutazione e valutazione dei risultati

Per eseguire il blocco appunti del generatore di ricette o utilizzare l'API per addestrare e valutare un modello, è necessario specificare i set di dati e gli schemi utilizzati per la formazione/il punteggio. L’esercitazione video seguente illustra come impostare i set di dati dei risultati di formazione, valutazione e valutazione, nonché lo schema dei risultati di valutazione utilizzato nel modello di propensione di acquisto Luma.

Passaggi successivi

Seguendo questa esercitazione, hai creato correttamente gli schemi e i set di dati richiesti per il modello di propensione Luma. Ora puoi continuare l’esercitazione successiva e creare il modello utilizzando la blocco appunti del generatore di ricette esercitazione.

Inoltre, è possibile esplorare i dati utilizzando il blocco appunti EDA (Exploratory Data Analysis) fornito. Questo blocco appunti può essere utilizzato per comprendere i pattern nei dati Luma, controllare l’integrità dei dati e riepilogare i dati rilevanti per il modello di propensione predittiva. Per ulteriori informazioni sull’analisi dei dati esplorativi, visita la sezione Documentazione AED.

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