Criar os esquemas e conjuntos de dados do modelo de propensão Luma

Este tutorial fornece os pré-requisitos e os ativos necessários para todos os outros Adobe Experience Platform Data Science Workspace tutoriais. Uma vez concluídos, os seguintes esquemas e conjuntos de dados estarão disponíveis para você e sua organização.

Esquemas:

  • Esquema de dados da Web do Luma
  • Esquema de resultados de pontuação do modelo de propensão

Conjuntos de dados:

  • Conjunto de dados da Web Luma
  • Conjunto de dados de treinamento do modelo de propensão
  • Conjunto de dados de pontuação do modelo de propensão
  • Conjunto de dados de resultados da pontuação do modelo de propensão

Baixar os ativos

O tutorial a seguir usa um modelo personalizado de propensão de compra da Luma. Antes de continuar, baixar os ativos necessários pasta zip. Esta pasta contém:

  • O bloco de anotações do modelo de propensão de compra
  • Um notebook usado para assimilar dados em um conjunto de dados de treinamento e pontuação (um subconjunto dos dados da Web do Luma)
  • Um arquivo JSON de demonstração contendo os dados da Web de 730.000 usuários do Luma
  • Um notebook Python 3 EDA (análise exploratória de dados) opcional que pode ser usado para ajudar a entender os dados e o modelo da Web.
OBSERVAÇÃO

Você pode usar seu próprio esquema e dados para qualquer um dos tutoriais do. No entanto, o modelo de demonstração fornecido nos ativos não funciona a menos que ele forneça os arquivos de configuração e o arquivo de requisitos adequados. Esse modelo de propensão de demonstração foi projetado para funcionar com dados da Web do Luma.

Crie o esquema de dados da Web Luma e assimile os dados

Para criar um modelo, você deve ter um conjunto de dados na Platform, usado para treinar e pontuar seu modelo. O tutorial em vídeo a seguir do Curso do Data Science Workspace O orienta você na criação do esquema Luma e na assimilação dos dados usados pelo modelo de propensão de compra.

Criar os conjuntos de dados de resultados de treinamento, pontuação e pontuação

Para executar o bloco de anotações do construtor de fórmula ou usar a API para treinar e pontuar um modelo, é necessário especificar os conjuntos de dados e esquemas usados para treinamento/pontuação. O tutorial de vídeo a seguir orienta você na configuração dos conjuntos de dados de resultados de treinamento, pontuação e pontuação, bem como do esquema de resultados de pontuação usado no modelo de propensão de compra da Luma.

Próximas etapas

Ao seguir este tutorial, você criou os esquemas e conjuntos de dados necessários para o modelo de propensão Luma com sucesso. Agora você está pronto para prosseguir para o próximo tutorial e criar o modelo usando o bloco de anotações do construtor de fórmula tutorial.

Além disso, você pode explorar os dados usando o bloco de anotações de Análise de Dados Exploratórios (EDA) fornecido. Esse bloco de notas pode ser usado para ajudar a entender os padrões nos dados do Luma, verificar a integridade dos dados e resumir os dados relevantes para o modelo de propensão preditiva. Para saber mais sobre a Análise de Dados Exploratórios, visite o Documentação EDA.

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