Creare schemi e set di dati del modello di propensione Luma

Questa esercitazione ti fornisce i prerequisiti e le risorse necessari per tutte le altre 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 tendenza

Set di dati:

  • Set di dati web Luma
  • Set di dati di apprendimento del modello tendenza
  • Set di dati di punteggio del modello tendenza
  • Set di dati dei risultati del punteggio del modello tendenza

Scaricare le risorse

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

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

Puoi utilizzare schemi e dati personalizzati per qualsiasi esercitazione. Tuttavia, il modello demo fornito nelle risorse non funziona se non viene fornito il file di configurazione e i 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 utilizzato per addestrare e valutare il modello. Il seguente tutorial video da Corso su Data Science Workspace illustra come creare lo schema Luma e acquisire i dati utilizzati dal modello di propensione all’acquisto.

Creare i set di dati dei risultati di apprendimento, punteggio e punteggio

Per eseguire il notebook per la generazione di formule o utilizzare l’API per addestrare e valutare un modello, è necessario specificare i set di dati e gli schemi utilizzati per l’apprendimento e il punteggio. Il seguente tutorial video illustra come impostare i set di dati dei risultati di apprendimento, punteggio e punteggio, nonché lo schema dei risultati di punteggio utilizzato nel modello di propensione all’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 passare alla prossima esercitazione e creare il modello utilizzando notebook per la generazione di ricette esercitazione.

Inoltre, puoi 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, verificare la correttezza dei dati e riepilogare i dati rilevanti per il modello di propensione predittiva. Per ulteriori informazioni sull’analisi esplorativa dei dati, consulta Documentazione dell’AED.

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