Bucketize: Para fins de teste, é comum dividir a base de usuários em depósitos para poder compará-los a longo prazo.
Amostras para aprendizado de máquina: Uma base de usuários pode se tornar muito grande para que um modelo de aprendizado de máquina seja executado e, por esse motivo, é comum obter amostras aleatórias.
Deve haver uma função de mapeamento para que toda vez que encontrarmos um Usuário existente a ser atribuído ao mesmo grupo. Por exemplo, se o ID do usuário 152514 foi inicialmente atribuído ao UCG, então sempre será ao grupo UCG.
Vamos ver como podemos dividir o Userbase em dois depósitos. Digamos que queremos o 20% dos usuários em UCG e o resto 80% ser estar Ao controle. Normalmente, os UserIDs serão criptografados, de acordo com a conformidade com o GDPR. Abaixo, geramos alguns dados aleatórios:
Para gerar números aleatórios, é melhor escolher o número primo para a operação do módulo. Para este exemplo, tomaremos o 997 que é um número primo. A outra coisa que precisamos fazer é converter o Hashed MD5 em numérico. Podemos fazer isso com o Rmpfr biblioteca em R. Resumindo: