背景信息
本章提供了2个快速入门教程，通过一个餐厅经营销售量预测的算链建模示例，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。
- 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。
- 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML Studio的预置算子、拖拉拽建模、算链编辑、算链运行及结果查看等常用功能，快速掌握基于ML Studio的机器学习建模开发方法。
场景介绍
影响餐厅销售的因素多种多样，如果只是单纯地靠人为推算餐厅销售量，容易出现偏差。
现在，可以使用ModelArts服务中的ML Studio提供的销售预测模板，省时省力地得到餐厅未来3个月内的销售预测结果。
作为餐厅经营人员，可根据预测结果更好地判断在新地段开设哪种类型餐厅，并把预测出来的销售量较高时间段（例如每年5~7月是餐厅旺季）作为餐厅核心经营周期，从而缩短资金投入周期，提高餐厅纯利润收入。
准备工作
- 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。
- 已经创建基于MLStudio引擎的Notebook实例开发环境，并且处于“运行中”状态。具体操作请参见进入ML Studio操作界面。
准备数据
本章所用示例的数据已预置在/home/ma-user/work/.ml-workspace/built-in-workflow/sales_forecast数据文件夹中，无须上传即可直接使用。如果需要在算链中使用其它数据，则需要在华为云OBS中创建桶并上传数据。
本示例使用数据集基本信息可参见表1和表2。更多详细信息可见网址：https://www.kaggle.com/c/restaurant-revenue-prediction/data
字段名 |
含义 |
类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
Id |
餐厅id |
IntegerType |
餐厅标识 |
OpenDate |
开业时间 |
DateType |
餐厅开业时间 |
City |
城市名 |
StringType |
餐厅所在城市 |
CityGroup |
城市类型 |
StringType |
餐厅所在城市类型（大型、其他） |
Type |
类型 |
StringType |
餐厅类型（FC、IL、DT、MB）
|
P1,P2 ~ P37 |
其他信息 |
NumericType |
人口、房地产、商业数据等（1~5评分） |
revenue |
金额 |
NumericType |
餐厅营业额 |
Id |
OpenDate |
City |
CityGroup |
Type |
P1 |
P2 |
… |
P36 |
P37 |
revenue |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 |
07/17/1999 |
istanbul |
Big Cities |
IL |
4 |
5 |
… |
3 |
4 |
5653753 |
1 |
02/14/2008 |
Ankara |
Big Cities |
FC |
4 |
5 |
… |
0 |
0 |
6923131 |
2 |
03/09/2013 |
Diyarbakir |
Other |
IL |
2 |
4 |
… |
0 |
0 |
2055379 |
3 |
02/02/2012 |
Tokat |
Other |
IL |
6 |
4.5 |
… |
12 |
6 |
2675511 |
4 |
05/09/2009 |
Gaziantep |
Other |
IL |
3 |
4 |
… |
3 |
3 |
4316715 |
5 |
02/12/2010 |
Ankara |
Big Cities |
FC |
6 |
6 |
… |
0 |
0 |
5017319 |
