meridian.data.load.XrDatasetDataLoader

Legge i dati da un oggetto xarray.Dataset.

Eredita da: InputDataLoader

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

Esempio:

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

dataset Un oggetto xarray.Dataset contenente i dati di input.
kpi_type Una stringa che indica se il KPI è di tipo 'revenue' o 'non-revenue'. Quando kpi_type è 'non-revenue' e esiste revenue_per_kpi, viene utilizzata la calibrazione del ROI e l'analisi viene eseguita sulle entrate. Quando revenue_per_kpi non esiste per lo stesso kpi_type, viene utilizzata la calibrazione del ROI personalizzata e l'analisi viene eseguita su KPI.
name_mapping Un dizionario facoltativo le cui chiavi sono le coordinate o i nomi degli array correnti nel set di dati input e i cui valori sono le coordinate desiderate (geo, time, media_time, media_channel e/o rf_channel, control_variable, non_media_channel, organic_media_channel, organic_rf_channel) o i nomi degli array (kpi, revenue_per_kpi, media, media_spend e/o rf_spend, controls, population, non_media_treatments, organic_media, organic_reach, organic_frequency). La mappatura deve essere fornita se i nomi nel set di dati input sono diversi da quelli richiesti, altrimenti vengono generati errori.

dataset Un oggetto xr.Dataset contenente i dati di input.
kpi_type Una stringa che indica se il KPI è di tipo 'revenue' o 'non-revenue'. Quando kpi_type è 'non-revenue' e esiste revenue_per_kpi, viene utilizzata la calibrazione del ROI e l'analisi viene eseguita sulle entrate. Quando revenue_per_kpi non esiste per lo stesso kpi_type, viene utilizzata la calibrazione del ROI personalizzata e l'analisi viene eseguita sul KPI.

Metodi

load

Visualizza codice sorgente

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

Restituisce un oggetto InputData contenente i dati del set di dati.