meridian.data.load.XrDatasetDataLoader

Liest Daten aus einem xarray.Dataset-Objekt.

Übernommen von: InputDataLoader

meridian.data.load.XrDatasetDataLoader(
    dataset: xr.Dataset,
    kpi_type: str,
    name_mapping: (Mapping[str, str] | None) = None
)

Beispiel:

  data_loader = XrDatasetDataLoader(pickle.loads('data.pickle'))
  data = data_loader.load()

Argumente
dataset	Ein xarray.Dataset-Objekt mit den Eingabedaten.
kpi_type	Ein String, der angibt, ob der KPI vom Typ 'revenue' oder 'non-revenue' ist. Wenn kpi_type gleich 'non-revenue' ist und revenue_per_kpi vorhanden ist, wird die ROI-Abstimmung verwendet und die Analyse anhand des Umsatzes ausgeführt. Ist revenue_per_kpi für denselben kpi_type nicht vorhanden, wird die benutzerdefinierte ROI-Abstimmung verwendet und die Analyse wird anhand des KPI ausgeführt.
name_mapping	Ein optionales Dictionary, dessen Schlüssel die aktuellen Koordinaten oder Array-Namen im input-Dataset sind und dessen Werte die gewünschten Koordinaten (geo, time, media_time, media_channel und/oder rf_channel, control_variable, non_media_channel, organic_media_channel, organic_rf_channel) oder Array-Namen (kpi, revenue_per_kpi, media, media_spend und/oder rf_spend, controls, population, non_media_treatments, organic_media, organic_reach, organic_frequency). Eine Zuordnung muss angegeben werden, wenn sich die Namen im input-Dataset von den erforderlichen Namen unterscheiden. Andernfalls werden Fehler ausgegeben.

Attribute
dataset	Ein xr.Dataset-Objekt mit den Eingabedaten.
kpi_type	Ein String, der angibt, ob der KPI vom Typ 'revenue' oder 'non-revenue' ist. Wenn kpi_type gleich 'non-revenue' ist und revenue_per_kpi vorhanden ist, wird die ROI-Abstimmung verwendet und die Analyse anhand des Umsatzes ausgeführt. Ist revenue_per_kpi für denselben kpi_type nicht vorhanden, wird die benutzerdefinierte ROI-Abstimmung verwendet und die Analyse wird anhand des KPI ausgeführt.

Methoden

load

Quelle ansehen

load() -> meridian.data.input_data.InputData

Gibt ein InputData-Objekt mit den Daten aus dem Dataset zurück.