Luma傾向モデルスキーマとデータセットの作成

このチュートリアルでは、その他Adobe Experience Platform Data Science Workspaceのすべてのチュートリアルに必要な前提条件とアセットについて説明します。 完了すると、次のスキーマとデータセットがユーザーと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：

アセットをダウンロード assets

次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ます。 続行する前に、必要なアセットをダウンロードしてください zip フォルダー。 このフォルダーには次が含まれます。

Luma web データスキーマを作成し、データを取り込みます

モデルを作成するには、モデルのトレーニングとスコアリングに使用するデータセットがExperience Platformに必要です。 Data Science Workspace コース ​の次のビデオチュートリアルでは、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、スコアリングの結果データセットの作成

レシピビルダー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およびスコアリングするには、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、Luma購入傾向モデルで使用されるトレーニング、スコアリング、スコアリング結果データセットの設定、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では、Luma傾向モデルに必要なスキーマとデータセットを正常に作成しました。 これで、次のチュートリアルに進み、recipe builder ノートブック ​ チュートリアルを使用してモデルを作成する準備が整いました。

さらに、提供された探索的データ分析（EDA）ノートブックを使用してデータを探索することもできます。 このノートブックは、Luma データのパターンを理解し、データの健全性をチェックし、予測傾向モデルの関連データを要約するのに役立ちます。 探索的データ分析について詳しくは、EDA ドキュメント ​を参照してください。