Azure POS 및 기상 데이터 분석 전략

Question

Azure에서 해결 방법에 대한 질문이 있습니다. 문제는 사용할 기술과 최상의 조합을 찾는 방법을 결정하는 방법입니다.

1. 내 ADL 저장소에 매일 오는 CSV 파일을 가지고 가능한 모든 Lattitudes에 대한 기상 데이터를 포함하고 Longtitudes 조합 및 우편 :

   의 내가 매일 성장하고 두 개의 데이터 세트를 가지고 가정하자 50 가지의 다른 날씨 변수와 함께 그들을위한 코드입니다.

2. POS (영업 시점)가있는 다른 데이터 세트가 있는데,이 데이터 세트는 ADL 저장소에 일일 CSV 파일로 제공됩니다. 여기에는 모든 소매 위치에 대한 판매 데이터가 포함됩니다.

원하는 출력은 파일 데이터가 날씨에 따라 매출의 AzureML 예측에 대한 준비가되어있는 방법으로 "파쇄"하는 것입니다, 그리고 예측 소매 위치에 따라 수행하고 각 PowerBI 대시 보드를 통해 전달된다 그들 중 하나. 요구 사항은 다른 위치가 다른 위치에 대한 예측을 볼 수 없도록하는 것입니다.

내 질문은 :

1. 가 어떻게 기술의 집합 권리를 선택합니까?
2. 어떻게 수신 일일 데이터를 추가합니까?
3. 각 위치에 대해 별도의 예측 결과를 어떻게 만들 수 있습니까?

아키텍처 주제에 대한 일반적인 지침은 모두 만족스럽고 적합한 솔루션을 비교하는 데 대한 구체적인 아이디어는 높이 평가됩니다.

Answer 1

이것은 넓은 의미의 질문입니다.

난 단지 당신의 ADL 특정 질문 # 2에 답하고 당신에게 (내가 그 형식이 무엇인지 알 수 없기 때문에) 푸른 ML 관련이 없습니다 # 3에 대한 힌트를 줄 것이다

:

1. 하는 경우를 파일 만 사용하고 파일/경로 이름에 날짜/시간 정보를 추가하십시오 (폴더 또는 파일 이름). 그런 다음 U-SQL 파일 세트를 사용하여 원하는 범위를 쿼리하십시오. U-SQL 테이블을 사용하는 경우 PARTITIONED BY을 사용하십시오. 자세한 내용은 U-SQL Reference documentation을 참조하십시오.

   A : 당신이 출력으로 하나 개 이상의 파일을 작성해야하는 경우

2. , 당신은 두 가지 옵션이 있습니다. 모든 파일 이름을 알고 있으면 각 파일에 대한 관련 데이터 만 선택하여 OUTPUT 문을 작성하십시오.

   b. 스크립트를 동적으로 생성 한 다음 실행해야합니다. this과 유사합니다.