Criar os esquemas e conjuntos de dados do modelo de propensão Luma

NOTE
O Área de trabalho de ciência de dados não está mais disponível para compra.
Esta documentação destina-se a clientes existentes com direitos anteriores à Data Science Área de trabalho.

Esta tutorial fornece os pré-requisitos e ativos necessários para todos os outros Adobe Experience Platform Data Science Workspace tutoriais. Após a conclusão, os seguintes esquemas e conjuntos de dados estarão disponíveis para você e para sua organização.

Esquemas:

  • schema de dados luma da Web
  • Resultados da pontuação do modelo de propensão schema

Conjuntos de dados:

  • Conjunto de dados da Web Luma
  • Conjunto de dados de treinamento do modelo de propensão
  • Pontuação do modelo de propensão conjunto de dados
  • Resultados da pontuação do modelo de propensão conjunto de dados

Baixe o ativos assets

A tutorial a seguir usa um modelo personalizado de propensão de compra Luma. Antes de continuar, baixar a pasta ativos zip necessária. Esta pasta contém:

  • O notebook de modelo de propensão de compra
  • Um notebook usado para assimilar dados a uma treinamento e pontuação conjunto de dados (um subconjunto dos dados da Web Luma)
  • Um arquivo JSON de demonstração contendo os dados da Web de 730.000 usuários Luma
  • Um notebook Python 3 EDA (análise exploratória de dados) opcional que pode ser usado para ajudar a entender os dados e o modelo da Web.
NOTE
Você pode usar seu próprio esquema e dados para qualquer um dos tutoriais do. No entanto, o modelo de demonstração fornecido nos ativos não funciona a menos que ele forneça os arquivos de configuração e o arquivo de requisitos adequados. Esse modelo de propensão de demonstração foi projetado para funcionar com dados da Web do Luma.

Criar os dados da Web Luma schema e assimilar os dados

Em solicitar para criar um modelo, você deve ter uma conjunto de dados em Platform que é usada para treinar e marcar seu modelo. O vídeo a seguir tutorial do curso de Ciência de Dados Área de trabalho o conduz pela criação do schema Luma e pela ingestão dos dados usados pelo modelo de propensão de compra.

Criar os conjuntos de dados treinamento, pontuação e pontuação de resultados

Em solicitar para executar o notebook fórmula construtor ou usar a API para treinar e marcar um modelo, você precisa especificar as conjunto de dados(s) e schema(s) usadas para treinamento/pontuação. O vídeo a seguir tutorial o orienta pela configuração de conjuntos de dados de treinamento, pontuação e pontuação de resultados, bem como os resultados de pontuação schema usados no modelo de propensão de compra do Luma.

Próximas etapas

Ao seguir esse tutorial, você criou com sucesso os schemas e conjuntos de dados necessários para o modelo de propensão luma. Agora você está pronto para continuar para o próximo tutorial e criar o modelo usando o notebook fórmula construtor tutorial.

Além disso, você pode explorar os dados usando o bloco de anotações de Análise de Dados Exploratórios (EDA) fornecido. Esse bloco de notas pode ser usado para ajudar a entender os padrões nos dados do Luma, verificar a integridade dos dados e resumir os dados relevantes para o modelo de propensão preditiva. Para saber mais sobre a Análise de Dados Exploratórios, visite a documentação da EDA.

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