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Création de jeux de données et de schéma de vente au détail

Ce didacticiel présente les conditions préalables et les ressources requises pour tous les autres Adobe Experience Platform​Data Science Workspace didacticiels. Une fois que vous aurez terminé, les jeux de données et le schéma de vente au détail seront disponibles pour vous et les membres de votre organisation IMS sur Experience Platform.

Prise en main

Avant de commencer ce tutoriel, vous devez disposer des éléments suivants :

Création de jeux de données et de schéma de vente au détail

Les jeux de données et le schéma de vente au détail sont créés automatiquement à l’aide du script de bootstrap fourni. Suivez les étapes ci-dessous dans l’ordre :

Fichiers de configuration

  1. Inside the Experience Platform tutorial resource package, navigate into the directory bootstrap , and open config.yaml using an appropriate text editor.
  2. Dans la section Enterprise , saisissez les valeurs suivantes :
    Enterprise:
        api_key: {API_KEY}
        org_id: {IMS_ORG}
        tech_acct: {technical_account_id}
        client_secret: {CLIENT_SECRET}
        priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
    
    
  3. Modifiez les valeurs figurant dans la section Platform , comme indiqué ci-dessous :
    Platform:
        platform_gateway: https://platform.adobe.io
        ims_token: {ACCESS_TOKEN}
        ingest_data: "True"
        build_recipe_artifacts: "False"
        kernel_type: Python
    
    
    • platform_gateway  : le chemin d’accès de base des appels API. Ne modifiez pas cette valeur.
    • ims_token  : emplacement de votre {ACCESS_TOKEN} .
    • ingest_data  : pour les besoins de ce tutoriel, définissez cette valeur comme "True" pour créer les jeux de données et les schémas de vente au détail. Une valeur "False" crée uniquement les schémas.
    • build_recipe_artifacts  : pour les besoins de ce tutoriel, définissez cette valeur comme "False" pour empêcher le script de générer un artefact de recette.
    • kernel_type  : type d’exécution de l’artefact de recette. Laissez la valeur Python si build_recipe_artifacts est définie comme "False" , sinon spécifiez le type d’exécution correct.
  4. Dans la section Titles , fournissez les informations suivantes adaptées aux données d’exemple de ventes au détail, enregistrez et fermez le fichier une fois les modifications effectuées. Exemple illustré ci-dessous :
    Titles:
        input_class_title: retail_sales_input_class
        input_mixin_title: retail_sales_input_mixin
        input_mixin_definition_title: retail_sales_input_mixin_definition
        input_schema_title: retail_sales_input_schema
        input_dataset_title: retail_sales_input_dataset
        file_replace_tenant_id: DSWRetailSalesForXDM0.9.9.9.json
        file_with_tenant_id: DSWRetailSales_with_tenant_id.json
        is_output_schema_different: "True"
        output_mixin_title: retail_sales_output_mixin
        output_mixin_definition_title: retail_sales_output_mixin_definition
        output_schema_title: retail_sales_output_title
        output_dataset_title: retail_sales_output_dataset
    
    

Exécution du script de bootstrap

  1. Open your terminal application and navigate to the Experience Platform tutorial resource directory.
  2. Définissez le répertoire bootstrap comme chemin d’accès opérationnel actuel et exécutez le script bootstrap.py en saisissant la commande suivante :Python
    python bootstrap.py
    
    
    l’exécution du script peut prendre plusieurs minutes.

Étapes suivantes

Une fois l’exécution du script de bootstrap terminée, il est possible d’afficher les jeux de données et schémas d’entrée et de sortie de ventes au détail dans Experience Platform. Pour plus d’informations, consultez le tutoriel de présentation des données de schéma .
You have also successfully ingested Retail Sales sample data into Experience Platform using the provided bootstrap script.
Pour continuer à travailler sur les données ingérées, procédez de la façon suivante :