meridian.data.load.XrDatasetDataLoader

Lee datos de un objeto xarray.Dataset.

Se hereda de InputDataLoader.

Ejemplo:

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

dataset Es un objeto xarray.Dataset que contiene los datos de entrada.
kpi_type Es una cadena que indica si el KPI es de tipo 'revenue' o 'non-revenue'. Cuando el kpi_type es 'non-revenue' y el objeto revenue_per_kpi está presente, se usa la calibración del ROI, y el análisis se ejecuta en función de los ingresos. Cuando no existe la variable revenue_per_kpi para ese mismo kpi_type, se usa la calibración personalizada del ROI, y el análisis se ejecuta sobre el KPI.
name_mapping Es un diccionario opcional cuyas claves son las coordenadas o los nombres de array actuales en el conjunto de datos input y cuyos valores son las coordenadas deseadas (geo, time, media_time, media_channel o rf_channel, control_variable, non_media_channel, organic_media_channel, organic_rf_channel) o los nombres de array (kpi, revenue_per_kpi, media, media_spend o rf_spend, controls, population, non_media_treatments, organic_media, organic_reach, organic_frequency). Se debe llevar a cabo el proceso de asignación si los nombres incluidos en el conjunto de datos input son diferentes de los requeridos. De lo contrario, se producirán errores.

dataset Es un objeto xr.Dataset que contiene los datos de entrada.
kpi_type Es una cadena que indica si el KPI es de tipo 'revenue' o 'non-revenue'. Cuando el kpi_type es 'non-revenue' y el objeto revenue_per_kpi está presente, se usa la calibración del ROI, y el análisis se ejecuta sobre los ingresos. Cuando no existe el objeto revenue_per_kpi para ese mismo kpi_type, se usa la calibración personalizada del ROI, y el análisis se ejecuta sobre el KPI.

Métodos

load

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Devuelve un objeto InputData que contiene los datos del conjunto de datos.