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NEW QUESTION: 1


Answer:
Explanation:

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NEW QUESTION: 2
マーケティングマネージャーは、会社のメールに対する顧客エンゲージメントの程度について報告しています。どのメトリックを使用できますか？
A. List Growth Rates
B. Influenced Revenue
C. Bounce Rate
D. Click Through Rates
Answer: D

NEW QUESTION: 3
What does the event mapping file do?
A. It specifies how to map the IBM Tivoli Netcool/OMNIbus events to the TBSM Service Group attributes.
B. It specifies how situation event data is mapped to baroc file event classes and attributes.
C. It specifies how the operator needs to document the XML file definition for the mapping classes and attributes.
D. It specifies how the IBM Tivoli Business Sen/ice Manager (TBSM) situation xml file is mapped to the kt5 baroc event class.
Answer: D

NEW QUESTION: 4
CSVファイルのセットには販売レコードが含まれています。すべてのCSVファイルは同じデータスキーマを持っています。
各CSVファイルには、特定の月の販売レコードが含まれ、ファイル名はsales.csvです。各ファイルは、データが記録された月と年を示すフォルダーに保存されます。フォルダーは、Azure MachineLearningワークスペースでデータストアが定義されているAzureBLOBコンテナー内にあります。フォルダーは、salesという名前の親フォルダーに編成され、次の階層構造を作成します。

月末に、その月のsalesファイルを含む新しいフォルダーがsalesフォルダーに追加されます。
販売データを使用して、次の要件に基づいて機械学習モデルをトレーニングすることを計画しています。
これまでのすべての販売データを、データフレームに簡単に変換できる構造にロードするデータセットを定義する必要があります。
特定の前月より前に作成されたデータのみを使用し、その月以降に追加されたデータを無視する実験を作成できる必要があります。
可能な限り最小数のデータセットを登録する必要があります。
Azure MachineLearningサービスワークスペースに販売データをデータセットとして登録する必要があります。
あなたは何をするべきか？
A. データストアを参照し、パス 'sales / * / sales.csv'を指定する表形式のデータセットを作成し、sales_datasetという名前と、登録された月と年を示すmonthという名前のタグでデータセットを登録します。これを使用します。すべての実験のデータセット。
B. データストアを参照し、各 'sales / mm-yyyy /sales.csv'ファイルを明示的に指定する表形式のデータセットを作成します。データセットをsales_datasetという名前で毎月新しいバージョンとして登録し、月という名前のタグで登録した月と年を示します。このデータセットをすべての実験に使用し、必要に応じて月タグに基づいて使用するバージョンを特定します。
C. データストアを参照し、毎月各 'sales / mm-yyyy /sales.csv'ファイルを明示的に指定する表形式のデータセットを作成します。毎月sales_datasetという名前でデータセットを登録し、既存のデータセットを置き換えて、登録された月と年を示すmonthという名前のタグを指定します。このデータセットをすべての実験に使用します。
D. データストアを参照し、毎月各 'sales / mm-yyyy /sales.csv'ファイルを明示的に指定する新しい表形式のデータセットを作成します。毎月sales_dataset_MM-YYYYという名前のデータセットを、月と年に適切なMM値とYYYY値で登録します。実験には、適切な月固有のデータセットを使用してください。
Answer: A
Explanation:
Specify the path.
Example:
The following code gets the workspace existing workspace and the desired datastore by name. And then passes the datastore and file locations to the path parameter to create a new TabularDataset, weather_ds.
from azureml.core import Workspace, Datastore, Dataset
datastore_name = 'your datastore name'
# get existing workspace
workspace = Workspace.from_config()
# retrieve an existing datastore in the workspace by name
datastore = Datastore.get(workspace, datastore_name)
# create a TabularDataset from 3 file paths in datastore
datastore_paths = [(datastore, 'weather/2018/11.csv'),
(datastore, 'weather/2018/12.csv'),
(datastore, 'weather/2019/*.csv')]
weather_ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=datastore_paths)

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