meridian.data.load.XrDatasetDataLoader

Lê dados de um objeto xarray.Dataset.

Herda de: InputDataLoader

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

Exemplo:

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

dataset Um objeto xarray.Dataset que contém os dados de entrada.
kpi_type Uma string que indica se o KPI é do tipo 'revenue' ou 'non-revenue'. Quando o kpi_type é 'non-revenue' e revenue_per_kpi existe, a calibragem do ROI é usada e a análise é executada na receita. Quando revenue_per_kpi não existe para o mesmo kpi_type, a calibragem personalizada do ROI é utilizada, e a análise é feita no KPI.
name_mapping Um dicionário opcional com chaves que são as coordenadas ou os nomes de matrizes atuais no conjunto de dados input e cujos valores são as coordenadas desejadas (geo, time, media_time, media_channel e/ou rf_channel, control_variable, non_media_channel, organic_media_channel, organic_rf_channel) ou os nomes de matrizes (kpi, revenue_per_kpi, media, media_spend e/ou rf_spend, controls, population, non_media_treatments, organic_media, organic_reach, organic_frequency). É obrigatório fornecer o mapeamento quando os nomes no conjunto input são diferentes para não gerar erros.

dataset Um objeto xr.Dataset que contém os dados de entrada.
kpi_type Uma string que indica se o KPI é do tipo 'revenue' ou 'non-revenue'. Quando o kpi_type é 'non-revenue' e revenue_per_kpi existe, a calibragem do ROI é usada e a análise é executada na receita. Quando revenue_per_kpi não existe para o mesmo kpi_type, a calibragem personalizada do ROI é usada e a análise é executada no KPI.

Métodos

load

Ver código-fonte

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

Retorna um objeto InputData que contém os dados do conjunto.