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Machine Learning Samples

Sample: OJ Sales Simulated Data

OJ Sales Many Models Forecasting Retail Sales Grocery

Questo set di dati deriva dal set di dati OJ di Dominick e include dati simulati aggiuntivi con l’obiettivo di fornire un set di dati che semplifica il training simultaneo di migliaia di modelli in Azure Machine Learning.

I dati contengono le vendite settimanali del succo di arancia refrigerato nel corso di 121 settimane. Sono inclusi 3.991 punti vendita e 3 marche di succo di arancia per punto vendita, per consentire il training di 11.973 modelli.

Per altre informazioni sul set di dati originali, vedi questo collegamento. Puoi anche accedere al set di dati originale.

Notifiche

MICROSOFT FORNISCE I SET DI DATI APERTI DI AZURE “COSÌ COME SONO”. MICROSOFT NON OFFRE ALCUNA GARANZIA O CONDIZIONE ESPLICITA O IMPLICITA RELATIVAMENTE ALL’USO DEI SET DI DATI DA PARTE DELL’UTENTE. NELLA MISURA MASSIMA CONSENTITA DALLE LEGGI LOCALI, MICROSOFT NON RICONOSCE ALCUNA RESPONSABILITÀ RELATIVAMENTE A DANNI O PERDITE COMMERCIALI, INCLUSI I DANNI DIRETTI, CONSEQUENZIALI, SPECIALI, INDIRETTI, INCIDENTALI O PUNITIVI DERIVANTI DALL’USO DEI SET DI DATI DA PARTE DELL’UTENTE.

Questo set di dati viene fornito in conformità con le condizioni originali in base alle quali Microsoft ha ricevuto i dati di origine. Il set di dati potrebbe includere dati provenienti da Microsoft.

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Use this when you need the scale of an Azure managed Spark cluster to process the dataset.

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WeekStarting Store Brand Quantity Advert Price Revenue
10/1/1992 12:00:00 AM 3288 minute.maid 14701 1 2.65 38957.65
10/1/1992 12:00:00 AM 2779 minute.maid 13598 1 2.33 31683.34
10/1/1992 12:00:00 AM 3717 minute.maid 13743 1 2.47 33945.21
10/1/1992 12:00:00 AM 1433 minute.maid 19764 1 2.42 47828.88
10/1/1992 12:00:00 AM 1326 minute.maid 11032 1 2.27 25042.64
10/1/1992 12:00:00 AM 2326 minute.maid 14377 1 2 28754
10/1/1992 12:00:00 AM 1818 minute.maid 9431 1 2.64 24897.84
10/1/1992 12:00:00 AM 2341 minute.maid 17053 1 2.07 35299.71
10/1/1992 12:00:00 AM 2082 minute.maid 19786 1 2.43 48079.98
10/1/1992 12:00:00 AM 3079 minute.maid 14014 1 2.1 29429.4
Name Data type Unique Values (sample) Description
Advert int 1

Valore che indica se durante la settimana erano presenti annunci pubblicitari per il succo di arancia specifico

  • 0: Nessun annuncio
  • 1: Annunci
Brand string tropicana
dominicks

Marca di succo di arancia

Price double 2.6
2.09

Prezzo del succo di arancia (in USD)

Quantity int 10939
11638

Quantità di succo di arancia venduta per la settimana specifica

Revenue double 38438.4
33264.0

Ricavi dalle vendite di succo di arancia per la settimana specifica (in USD)

Store int 2931
2274

Numero del punto vendita in cui è stato venduto il succo di arancia

WeekStarting timestamp 1992-01-16 00:00:00
1991-07-04 00:00:00

Data che indica la settimana a cui sono correlate le vendite

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Azure Notebooks

Package: Language: Python
In [ ]:
from azureml.core.workspace import Workspace
ws = Workspace.from_config()
datastore = ws.get_default_config()
In [ ]:
from azureml.opendatasets import OjSalesSimulated

Read data from Azure Open Datasets

In [ ]:
# Create a Data Directory in local path
import os

oj_sales_path = "oj_sales_data"

if not os.path.exists(oj_sales_path):
    os.mkdir(oj_sales_path)
In [ ]:
# Pull all of the data
oj_sales_files = OjSalesSimulated.get_file_dataset()

# or pull a subset of the data
oj_sales_files = OjSalesSimulated.get_file_dataset(num_files=10)
In [ ]:
oj_sales_files.download(oj_sales_path, overwrite=True)

Upload the individual datasets to Blob Storage

We upload the data to Blob and will create the FileDataset from this folder of csv files.

In [ ]:
target_path = 'oj_sales_data'

datastore.upload(src_dir = oj_sales_path,
                target_path = target_path,
                overwrite = True, 
                show_progress = True)

Create the file dataset

We need to define the path of the data to create the FileDataset.

In [ ]:
from azureml.core.dataset import Dataset

ds_name = 'oj_data'
path_on_datastore = datastore.path(target_path + '/')

input_ds = Dataset.File.from_files(path=path_on_datastore, validate=False)

Register the file dataset to the workspace

We want to register the dataset to our workspace so we can call it as an input into our Pipeline for forecasting.

In [ ]:
registered_ds = input_ds.register(ws, ds_name, create_new_version=True)
named_ds = registered_ds.as_named_input(ds_name)

Azure Databricks

Package: Language: Python
In [1]:
# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/connect-from-databricks#install-the-python-library-on-your-azure-databricks-cluster
# Download or mount OJ Sales raw files Azure Machine Learning file datasets.
# This works only for Linux based compute. See https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-create-register-datasets to learn more about datasets.

from azureml.opendatasets import OjSalesSimulated

ojss_file = OjSalesSimulated.get_file_dataset()
ojss_file
In [2]:
ojss_file.to_path()
In [3]:
# Download files to local storage
import os
import tempfile

mount_point = tempfile.mkdtemp()
ojss_file.download(mount_point, overwrite=True)
In [4]:
# Mount files. Useful when training job will run on a remote compute.
import gzip
import struct
import pandas as pd
import numpy as np

# load compressed OJ Sales Simulated gz files and return numpy arrays
def load_data(filename, label=False):
    with gzip.open(filename) as gz:
        gz.read(4)
        n_items = struct.unpack('>I', gz.read(4))
        if not label:
            n_rows = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            n_cols = struct.unpack('>I', gz.read(4))[0]
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0] * n_rows * n_cols), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], n_rows * n_cols)
        else:
            res = np.frombuffer(gz.read(n_items[0]), dtype=np.uint8)
            res = res.reshape(n_items[0], 1)
    return pd.DataFrame(res)
In [5]:
import sys
mount_point = tempfile.mkdtemp()
print(mount_point)
print(os.path.exists(mount_point))
print(os.listdir(mount_point))

if sys.platform == 'linux':
  print("start mounting....")
  with ojss_file.mount(mount_point):
    print(os.listdir(mount_point))  
    train_images_df = load_data(os.path.join(mount_point, 'train-tabular-oj-ubyte.gz'))
    print(train_images_df.info())
In [6]: