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Creare lo schema di vendita al dettaglio e il dataset

Questa esercitazione fornisce i prerequisiti e le risorse richiesti per tutte le altre esercitazioni di Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Al termine, lo schema Vendite al dettaglio e i set di dati saranno disponibili per voi e per i membri dell'organizzazione IMS sulla piattaforma Experience.

Introduzione

Prima di iniziare questa esercitazione, è necessario disporre dei seguenti prerequisiti:
  • Accesso a Adobe Experience Platform. Se non disponete dell'accesso a un'organizzazione IMS in Experience Platform, rivolgetevi al vostro amministratore di sistema prima di continuare.
  • Autorizzazione per effettuare chiamate API Experience Platform. Completa l’esercitazione Authenticate e accedi all’esercitazione API Adobe Experience Platform per ottenere i seguenti valori al fine di completare con successo questa esercitazione:
    • Autorizzazione: {ACCESS_TOKEN}
    • x-api-key: {API_KEY}
    • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}
    • Segreto cliente: {CLIENT_SECRET}
    • Certificato client: {PRIVATE_KEY}
  • Dati di esempio e file sorgente per la Ricetta vendite al dettaglio . Scarica le risorse necessarie per questa e altre esercitazioni di Data Science Workspace dall’archivio Git pubblico di Adobe.
  • Python >= 2.7 e i seguenti pacchetti Python:
  • Conoscenza approfondita dei seguenti concetti utilizzati in questa esercitazione:

Crea schema vendite al dettaglio e dataset

Lo schema Vendite al dettaglio e i set di dati vengono creati automaticamente utilizzando lo script di avvio fornito. Seguite i passaggi indicati di seguito nell'ordine seguente:

Configurare i file

  1. All’interno del pacchetto di risorse per l’esercitazione Experience Platform, andate alla directory bootstrap e aprite config.yaml utilizzando un editor di testo appropriato.
  2. Nella sezione Enterprise immettere i seguenti valori:
    Enterprise:
        api_key: {API_KEY}
        org_id: {IMS_ORG}
        tech_acct: {technical_account_id}
        client_secret: {CLIENT_SECRET}
        priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
    
    
  3. Modificate i valori trovati sotto la Platform sezione, Esempio riportato di seguito:
    Platform:
        platform_gateway: https://platform.adobe.io
        ims_token: {ACCESS_TOKEN}
        ingest_data: "True"
        build_recipe_artifacts: "False"
        kernel_type: Python
    
    
    • platform_gateway : Percorso di base per le chiamate API. Non modificate questo valore.
    • ims_token : La tua {ACCESS_TOKEN} va qui.
    • ingest_data : Ai fini di questa esercitazione, impostare questo valore come "True" per creare gli schemi di vendita al dettaglio e i set di dati. Un valore di "False" verrà creato solo per gli schemi.
    • build_recipe_artifacts : Con questa esercitazione, impostare questo valore in modo "False" da impedire che lo script generi un artefatto Recipe.
    • kernel_type : Il tipo di esecuzione dell'artifact della ricetta. Lasciate questo valore come Python se build_recipe_artifacts fosse impostato come "False" , altrimenti specificate il tipo di esecuzione corretto.
  4. Nella sezione Titles , fornite le seguenti informazioni appropriate per i dati di esempio Vendite al dettaglio, salvate e chiudete il file dopo aver apportato le modifiche. Esempio riportato di seguito:
    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
    
    

Eseguire lo script bootstrap

  1. Apri l’applicazione terminale e passa alla directory delle risorse per l’esercitazione della piattaforma Experience.
  2. Impostate la bootstrap directory come percorso di lavoro corrente ed eseguite lo script bootstrap.py python immettendo il seguente comando:
    python bootstrap.py
    
    
    Il completamento dello script potrebbe richiedere alcuni minuti.

Passaggi successivi

Al completamento dello script di avvio, gli schemi di input e output di Vendita al dettaglio e i set di dati possono essere visualizzati su Experience Platform. Per ulteriori informazioni, vedere l'esercitazione sullo schema di anteprima.
Sono stati anche acquisiti con successo dati di esempio di Vendite al dettaglio in Experience Platform utilizzando lo script di avvio fornito.
Per continuare a utilizzare i dati acquisiti: