Adobe Experience Platform Data Science Workspace 提供工具和資源,用於建立、評估及運用機器學習模型,以產生資料預測和深入分析。 將機器學習深入分析擷取至 Profile啟用資料集,相同資料也會擷取為 Profile 然後可以使用 Adobe Experience Platform Segmentation Service.
本檔案提供教學課程的連結,讓您能夠豐富內容 Real-Time Customer Profile 以及機器學習見解。
若要完成下列教學課程,您必須充分了解擷取功能 Profile 資料和建立區段。 開始本教學課程之前,請先檢閱下列服務的檔案:
除了上述檔案外,強烈建議您也檢閱下列結構描述指南和結構編輯器:
向富裕邁出的第一步 Real-Time Customer Profile 有了分數深入分析,您就能了解資料定義的真實物件(例如人員)。 了解您的資料可讓您描述和設計可增加意義的結構,就像設計關係資料庫一樣。
從指定類開始合成架構。 類別會定義結構將包含的資料的行為方面(記錄或時間序列)。 若要開始建立自己的結構,請依照 使用架構編輯器建立架構. 請注意,在您為 Profile,您必須將資料集的結構設定為具有主要身分欄位,然後啟用 Profile. 資料擷取至 Profile啟用資料集,相同資料也會擷取為 Profile 記錄。
如果您偏好使用 Schema Registry 請改為從閱讀 Schema Registry 開發人員指南 在嘗試上的教學課程之前 使用API建立結構.
準備好結構和資料集後,您就可以使用適當的模型執行計分執行,借此產生計分資料並內嵌至資料集。
在您產生並擷取計分資料深入分析至 Profile啟用資料集,您可以使用 Segment Builder.
此 Segment Builder 提供豐富的工作區,可讓您與 Profile 資料元素。 工作區提供建立和編輯規則的直覺式控制項,例如用來表示資料屬性的拖放圖磚。 關注 Segment Builder 使用手冊 若要了解:
若要深入了解區段和 Segment Builder,請閱讀 區段服務概觀.
若要深入了解 Real-Time Customer Profile,請閱讀 即時客戶個人檔案概觀