Začněte nyníZačněte zdarma

Dotazování na doporučení

V předchozích cvičeních jsi se naučil/a vypočítat tabulku s doporučeními kurzů na denní bázi. Teď, když je tato tabulka recommendations v datovém skladu, ji můžeš rychle propojit s dalšími tabulkami a vytvořit tak užitečné funkce pro studenty DataCampu – například personalizované marketingové e-maily, chytrá doporučení nebo jiné funkce.

V tomto cvičení si vyzkoušíš, jak lze nově vytvořenou tabulku recommendations využít v praxi. Napíšeš funkci recommendations_for_user(), která automaticky načte nejlépe hodnocené kurzy pro daného uživatele podle jeho ID a zadaného hodnotícího prahu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Introduction to Data Engineering

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Dokonči dotaz v definici funkce recommendations_for_user(). Měl by připojovat tabulku courses.
  • Dokonči funkci read_sql() uvnitř recommendations_for_user(). Argument params je neúplný – chybí v něm práh hodnocení.
  • Spusť funkci recommendations_for_user(), kterou jsi definoval/a v posledních příkazech, a prohlédni si výsledky.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def recommendations_for_user(user_id, threshold=4.5):
    # Join with the courses table
    query = """
    SELECT title, rating FROM recommendations
    INNER JOIN ____ ON courses.course_id = recommendations.course_id
    WHERE user_id=%(user_id)s AND rating>%(threshold)s
    ORDER BY rating DESC
    """
    # Add the threshold parameter
    predictions_df = pd.read_sql(query, db_engine, params = {"user_id": user_id, 
                                                             "____": ____})
    return predictions_df.title.values

# Try the function you created
print(recommendations_for_user(12, 4.65))
Upravit a spustit kód