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OJ Sales Simulated

项目
09/03/2024

此数据集派生自 Dominick 的 OJ 数据集，其中包含额外的模拟数据，以便同时在 Azure 机器学习中训练数千个模型。

注意

Microsoft 按“原样”提供 Azure 开放数据集。 Microsoft 对数据集的使用不提供任何担保（明示或暗示）、保证或条件。在当地法律允许的范围内，Microsoft 对使用数据集而导致的任何损害或损失不承担任何责任，包括直接、必然、特殊、间接、偶发或惩罚性损害或损失。

此数据集是根据 Microsoft 接收源数据的原始条款提供的。数据集可能包含来自 Microsoft 的数据。

数据包含过去 121 周内每周的橙汁销售情况。这包括 3,991 家商店和每家商店的 3 个橙汁品牌，因此可以训练 11,973 个模型。

查看原始数据集说明或下载数据集。

列

名称	数据类型	值（示例）	说明
广告	int	1	该值指示在当周是否为该橙汁品牌投放广告。0：无广告，1：有广告
品牌	字符串	dominicks tropicana	橙汁品牌
价格	Double	2.6 2.09	橙汁价格（美元）
数量	int	10939 11638	该周售出的橙汁数量
收入	Double	38438.4 36036.0	该周橙汁销售收入（美元）
存储	int	2658 1396	售出橙汁的商店编号
WeekStarting	timestamp	1990-08-09 00:00:00 1992-02-20 00:00:00	指示橙汁销售相关周的日期

预览

WeekStarting	存储	品牌	数量	广告	价格	收入
10/1/1992 12:00:00 AM	3571	minute.maid	13247	1	2.42	32057.74
10/1/1992 12:00:00 AM	2999	minute.maid	18461	1	2.69	49660.09
10/1/1992 12:00:00 AM	1198	minute.maid	13222	1	2.64	34906.08
10/1/1992 12:00:00 AM	3916	minute.maid	12923	1	2.45	31661.35
10/1/1992 12:00:00 AM	1688	minute.maid	9380	1	2.46	23074.8
10/1/1992 12:00:00 AM	1040	minute.maid	18841	1	2.31	43522.71
10/1/1992 12:00:00 AM	1938	minute.maid	14202	1	2.19	31102.38
10/1/1992 12:00:00 AM	2405	minute.maid	16326	1	2.05	33468.3
10/1/1992 12:00:00 AM	1972	minute.maid	16380	1	2.12	34725.6

数据访问

Azure Notebooks

azureml-opendatasets

from azureml.core.workspace import Workspace
ws = Workspace.from_config()
datastore = ws.get_default_datastore()

from azureml.opendatasets import OjSalesSimulated

读取 Azure 开放数据集中的数据

# 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)

# 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)

oj_sales_files.download(oj_sales_path, overwrite=True)

将单个数据集上传到 Blob 存储

我们将数据上传到 Blob，并基于这个包含 csv 文件的文件夹创建 FileDataset。

target_path = 'oj_sales_data'

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

创建文件数据集

需要定义数据的路径以创建 FileDataset。

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)

将文件数据集注册到工作区

我们要将该数据集注册到工作区，以便可以将它作为管道的输入来调用，从而进行预测。

registered_ds = input_ds.register(ws, ds_name, create_new_version=True)
named_ds = registered_ds.as_named_input(ds_name)

Azure Databricks

azureml-opendatasets

# This is a package in preview.
# You need to pip install azureml-opendatasets in Databricks cluster. https://learn.microsoft.com/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://learn.microsoft.com/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

ojss_file.to_path()

# Download files to local storage
import os
import tempfile

mount_point = tempfile.mkdtemp()
ojss_file.download(mount_point, overwrite=True)

# 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)

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())

后续步骤

查看开放数据集目录中的其余数据集。

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