meridian.data.load.XrDatasetDataLoader

Lit les données d'un objet xarray.Dataset.

Hérite de : InputDataLoader

Exemple :

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

dataset Objet xarray.Dataset contenant les données d'entrée.
kpi_type Chaîne indiquant si le KPI est du type 'revenue' ou 'non-revenue'. Lorsque kpi_type est défini sur 'non-revenue' et que revenue_per_kpi existe, la calibration du ROI est utilisée et l'analyse est exécutée sur les revenus. Lorsque revenue_per_kpi n'existe pas pour le même kpi_type, la calibration personnalisée du ROI est utilisée et l'analyse est exécutée sur le KPI.
name_mapping Dictionnaire facultatif dont les clés correspondent aux coordonnées ou aux noms de tableaux actuels dans l'ensemble de données input, et dont les valeurs correspondent aux coordonnées souhaitées (geo, time, media_time, media_channel et/ou rf_channel, control_variablenon_media_channel, organic_media_channel, organic_rf_channel) ou aux noms de tableaux (kpi, revenue_per_kpi, media, media_spend et/ou rf_spend, controls, population, non_media_treatments, organic_media, organic_reach, organic_frequency). Le mappage doit être fourni si les noms figurant dans l'ensemble de données input sont différents de ceux requis (sinon, des erreurs sont générées).

dataset Objet xr.Dataset contenant les données d'entrée.
kpi_type Chaîne indiquant si le KPI est du type 'revenue' ou 'non-revenue'. Lorsque kpi_type est défini sur 'non-revenue' et que revenue_per_kpi existe, la calibration du ROI est utilisée et l'analyse est exécutée sur les revenus. Lorsque revenue_per_kpi n'existe pas pour le même kpi_type, la calibration personnalisée du ROI est utilisée et l'analyse est exécutée sur le KPI.

Méthodes

load

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Renvoie un objet InputData contenant les données de l'ensemble de données.