Création de schémas et de jeux de données de modèle de propension Luma
Ce tutoriel vous fournit les prérequis et les ressources requis pour tous les autres Adobe Experience Platform Data Science Workspace tutoriels. Une fois l’opération terminée, vous et votre organisation aurez accès aux schémas et jeux de données suivants.
Schémas:
- Schéma de données web Luma
- Schéma des résultats de la notation du modèle de propension
Jeux de données:
- Jeu de données web Luma
- Jeu de données de formation du modèle de propension
- Jeu de données de notation du modèle de propension
- Jeu de données de notation des modèles de propension
Téléchargez les ressources. assets
Le tutoriel suivant utilise un modèle personnalisé de propension à l’achat de Luma. Avant de poursuivre : télécharger les ressources requises ; dossier zip. Ce dossier contient les éléments suivants :
- notebook de modèle de propension à l’achat
- notebook utilisé pour ingérer des données dans un jeu de données de formation et de notation (un sous-ensemble des données web Luma).
- Fichier de démonstration JSON contenant les données web de 730 000 utilisateurs Luma
- Notebook facultatif Python 3 EDA (analyse de données exploratoire) qui peut être utilisé pour aider à comprendre les données web et le modèle.
Créer le schéma de données web Luma et ingérer les données
Pour créer un modèle, vous devez disposer d’un jeu de données dans Platform qui est utilisé pour entraîner et noter votre modèle. Le tutoriel vidéo suivant de la Cours sur Data Science Workspace vous guide tout au long des étapes nécessaires pour créer le schéma Luma et ingérer les données utilisées par le modèle de propension aux achats.
Création des jeux de données de formation, de notation et de notation
Pour exécuter le notebook du créateur de recettes ou utiliser l’API pour former et noter un modèle, vous devez spécifier le ou les jeux de données et le ou les schémas utilisés pour la formation/notation. Le tutoriel vidéo suivant vous guide tout au long des étapes nécessaires pour configurer les jeux de données de formation, de notation et de notation, ainsi que le schéma de résultats de notation utilisé dans le modèle de propension à l’achat de Luma.
Étapes suivantes
En suivant ce tutoriel, vous avez créé avec succès les schémas et les jeux de données requis pour le modèle de propension Luma. Vous êtes maintenant prêt à passer au tutoriel suivant et à créer le modèle à l’aide du notebook du créateur de recettes tutoriel .
De plus, vous pouvez explorer les données à l’aide du notebook d’analyse des données exploratoires (EDA) fourni. Ce notebook peut être utilisé pour aider à comprendre les modèles dans les données Luma, vérifier l’intégrité des données et résumer les données pertinentes pour le modèle de propension prédictive. Pour en savoir plus sur l’analyse des données exploratoires, consultez la Documentation EDA.