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更新时间:2021/07/27 GMT+08:00
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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

  • 已注册华为云账号,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。具体操作请参见创建并打开基于MLS引擎的Notebook实例

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表2。更多详细信息可见网址:https://www.kaggle.com/c/restaurant-revenue-prediction/data

表1 数据源的具体字段

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)

  • FC:Food Court
  • IL:Inline
  • DT:Drive Thru
  • MB:Mobile

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

表2 数据集的部分样本数据

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

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