Luma 傾向モデルのスキーマとデータセット作成

このチュートリアルでは、他のすべての Adobe Experience Platform Data Science Workspace チュートリアルに必要な前提条件とアセットを提供します。 完了すると、次のスキーマとデータセットを組織で使用できるようになります。

スキーマ：

データセット：

アセット無償体験版で試してみる assets

以下のチュートリアルでは、カスタム Luma 購入傾向モデルを使用しています。 先に進む前に、必要な アセット🔗 zip フォルダーダウンロードするします。このフォルダーには、次のものが含まれます。

Luma Web データスキーマ作成、データを取り込む

モデルを作成するには、モデルのトレーニングとスコア付けに使用する データセット Platformが必要です。 データサイエンスワークスペースコースの次のビデオチュートリアルLuma スキーマの作成と購入傾向モデルで使用されるデータの取り込みについて説明します。

トレーニング、スコアリングおよびスコアリング結果のデータセット作成

レシピ Builder ノートブックを実行するか、API を使用してモデルをトレーニングしてスコアを付けるには、トレーニング/スコアリングに使用するデータセットとスキーマを指定する必要があります。 次のビデオチュートリアルでは、トレーニング、スコアリング、スコアリング結果のデータセットの設定と、Luma の購入傾向モデルで使用されるスコアリング結果スキーマについて説明します。

次の手順

このチュートリアルに従うことで、Luma 傾向モデルに必要なスキーマとデータセットが正常に作成されました。 これで、次のチュートリアルに進み、 レシピビルダー ノートブックを使用してモデルを作成する準備ができました チュートリアル。

さらに、提供されている探索的データ分析 (EDA) ノートブックを使用してデータを探索できます。 このノートブックは、Luma データのパターンを理解し、データの健全性を確認し、予測傾向モデルの関連データを要約するために使用できます。 探索的データ分析の詳細については、 EDA ドキュメント 訪問してください。