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Almacene los datos de eventos mediante la operación SendEvent de la API
Puede utilizar la operación de laSendEvent API para almacenar eventos en Amazon Fraud Detector sin generar predicciones de fraude para esos eventos. Por ejemplo, puede usar laSendEvent operación para cargar un conjunto de datos histórico, que luego podrá usar para entrenar un modelo.
Formatos de fecha y hora de eventos para SendEvent API
Al almacenar datos de eventos mediante laSendEvent API, debes asegurarte de que la marca de tiempo del evento esté en el formato requerido. Amazon Fraud Detector admite los siguientes formatos de fecha y hora:
%YYYY-%MM-%DDT%HH: %mm: %sSz (estándar ISO 8601 solo en UTC sin milisegundos)
Ejemplo: 2019-11-30T 13:01:01 Z
-
%aaaa/%mm/%dd %hh: %mm: %s (mañana y tarde)
Ejemplos: 30 de noviembre de 2019 a las 13:01:01 p. m., o 30 de noviembre de 2019 a las 13:00:01
%mm/%dd/%aaaa %hh: %mm: %ss
Ejemplos: 30/11/2019 1:01:01 p.m., 30/11/2019 13:01:01
%mm/%dd/%yy %h: %mm: %s
Ejemplos: 30/11/19 1:01:01 p.m., 11/30/19 13:01:01
Amazon Fraud Detector hace las siguientes suposiciones al analizar los formatos de fecha y hora para las marcas de tiempo de los eventos:
Si utiliza la norma ISO 8601, debe coincidir exactamente con la especificación anterior
Si utiliza uno de los otros formatos, hay flexibilidad adicional:
Para meses y días, puedes proporcionar uno o dos dígitos. Por ejemplo, el 12 de enero de 2019 es una fecha válida.
No necesita incluir hh:mm:ss si no los tiene (es decir, simplemente puede proporcionar una fecha). También puede proporcionar un subconjunto de solo la hora y los minutos (por ejemplo, hh:mm). No se admite solo proporcionar la hora. Tampoco se admiten milisegundos.
Si proporciona etiquetas de mañana a tarde, se asume que es un reloj de 12 horas. Si no hay información AM/PM, se asume que el reloj es de 24 horas.
Puede utilizar «/» o «-» como delimitadores para los elementos de fecha. Se asume «:» para los elementos de marca de tiempo.
El siguiente es un ejemplo de llamada aSendEvent la API.
import boto3 fraudDetector = boto3.client('frauddetector') fraudDetector.send_event( eventId = '802454d3-f7d8-482d-97e8-c4b6db9a0428', eventTypeName = 'sample_registration', eventTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z', eventVariables = { 'email_address' : 'johndoe@exampledomain.com', 'ip_address' : '1.2.3.4'}, assignedLabel = ‘legit’, labelTimestamp = '2020-07-13T23:18:21Z', entities = [{'entityType':'sample_customer', 'entityId':'12345'}], )
