丰富 Real-time Customer Profile 使用机器学习分析
Adobe Experience Platform Data Science Workspace 提供用于创建、评估和利用机器学习模型生成数据预测和分析的工具和资源。 将机器学习分析引入 Profile启用的数据集，该数据也被摄取为 Profile 随后可使用 Adobe Experience Platform Segmentation Service.
本文档提供了教程的链接，这些教程使您能够丰富 Real-time Customer Profile 学习机器知识。
快速入门
要完成以下教程，您需要对摄取有一定的了解 Profile 数据和创建区段。 在开始本教程之前，请查阅以下服务的文档：
- Real-time Customer Profile:根据来自多个来源的汇总数据，为每个客户提供完整、统一的表示形式。
- Identity Service:启用 Real-time Customer Profile 通过将来自不同数据源的身份桥接到平台中。
- Experience Data Model (XDM):Platform用来组织客户体验数据的标准化框架。
除了上述文档之外，还强烈建议您查看以下架构和架构编辑器指南：
创建和配置输出架构和数据集
迈向富裕的第一步 Real-time Customer Profile 借助评分分析，您可以了解数据定义的真实对象（如人员）。 了解数据后，您可以描述和设计一个结构以添加含义，就像设计关系数据库一样。
从分配类开始合成架构。 类定义架构将包含的数据的行为方面（记录或时间系列）。 要开始创建您自己的模式，请按照 使用模式编辑器创建模式. 请注意，在为 Profile，您需要将数据集的架构配置为具有主标识字段，然后为 Profile. 将数据摄取到 Profile启用的数据集，该数据也被摄取为 Profile 记录。
如果您希望使用 Schema Registry 而是从读取 Schema Registry 开发人员指南 在尝试教程之前 使用API创建模式.
准备好架构和数据集后，您可以使用相应的模型执行评分运行，以生成评分数据并将其摄取到数据集。
使用 Segment Builder
在生成并将评分数据分析摄取到您的 Profile启用的数据集，您可以使用 Segment Builder.
的 Segment Builder 提供了丰富的工作区，可让您与 Profile 数据元素。 工作区提供了用于构建和编辑规则的直观控件，例如用于表示数据属性的拖放图块。 关注 Segment Builder 用户指南 要了解：
- 使用属性、事件和现有受众的组合作为构建基块来创建区段定义。
- 使用规则生成器画布和容器控制区段规则执行的顺序。
- 查看潜在受众的估计值，以便根据需要调整区段定义。
- 为计划分段启用所有区段定义。
- 为流分段启用指定的区段定义。
后续步骤
了解有关区段和 Segment Builder，阅读 Segmentation Service概述.
详细了解 Real-time Customer Profile，阅读 实时客户资料概述
