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小売販売スキーマとデータセットの作成

This tutorial provides you with the prerequisites and assets required for all other Adobe Experience Platform Data Science Workspace tutorials. Upon completion, the Retail Sales schema and datasets will be available for you and members of your IMS Organization on Experience Platform.

はじめに

このチュートリアルを開始する前に、次の前提条件を満たす必要があります。
  • へのアクセス Adobe Experience Platform。 If you do not have access to an IMS Organization in Experience Platform, please speak to your system administrator before proceeding.
  • Authorization to make Experience Platform API calls. このチュートリアルを正しく完了するには、『 Adobe Experience Platform API の認証とアクセス 』チュートリアルを完了して次の値を取得してください。
    • Authorization: {ACCESS_TOKEN}
    • x-api-key: {API_KEY}
    • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}
    • クライアント秘密鍵: {CLIENT_SECRET}
    • クライアント証明書: {PRIVATE_KEY}
  • 小売販売レシピ のデータとソースファイルの例。Download the assets required for this and other Data Science Workspace tutorials from the Adobe public Git repository .
  • 2.7 以降 Pythonおよび次の Python パッケージ:
  • 次の概念に関する十分な知識(このチュートリアルで使用):

小売販売スキーマとデータセットの作成

小売販売スキーマとデータセットは、提供されたブートストラップスクリプトを使用して自動的に作成されます。次の手順を順番に実行します。

ファイルの設定

  1. Inside the Experience Platform tutorial resource package, navigate into the directory bootstrap , and open config.yaml using an appropriate text editor.
  2. Enterprise 」セクションの下で、次の値を入力します。
    Enterprise:
        api_key: {API_KEY}
        org_id: {IMS_ORG}
        tech_acct: {technical_account_id}
        client_secret: {CLIENT_SECRET}
        priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
    
    
  3. 次の例にあるように、「 Platform 」セクションの下にある値を編集します。
    Platform:
        platform_gateway: https://platform.adobe.io
        ims_token: {ACCESS_TOKEN}
        ingest_data: "True"
        build_recipe_artifacts: "False"
        kernel_type: Python
    
    
    • platform_gateway :API 呼び出しのベースパス。この値は変更しないでください。
    • ims_token {ACCESS_TOKEN} はここに入ります。
    • ingest_data :このチュートリアルの目的では、小売販売のスキーマとデータセットを作成するために、この値を "True" に設定します。 "False" の値は、スキーマを作成するだけです。
    • build_recipe_artifacts :このチュートリアルの目的で、スクリプトがレシピアーティファクトを生成しないように、この値を "False" に設定します。
    • kernel_type :レシピアーティファクトの実行タイプ。この値は、 build_recipe_artifacts "False" に設定されている場合、 Python のままにし、それ以外の場合は正しい実行タイプを指定します。
  4. Titles 」セクションで、Retail Sales データ例に対して次の情報を適切に指定し、編集後にファイルを保存して閉じます。以下に例を示します。
    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
    
    

ブートストラップスクリプトの実行

  1. Open your terminal application and navigate to the Experience Platform tutorial resource directory.
  2. bootstrap ディレクトリを現在の作業パスに設定し、次のコマンドを入力して bootstrap.py スクリプトを実行します。Python
    python bootstrap.py
    
    
    スクリプトの完了には数分かかる場合があります。

次の手順

Upon successful completion of the bootstrap script, the Retail Sales input and output schemas and datasets can be viewed on Experience Platform. 詳しくは、『 プレビュースキーマデータのチュートリアル 』を参照してください。
You have also successfully ingested Retail Sales sample data into Experience Platform using the provided bootstrap script.
取得したデータを引き続き使用するには、以下を実行します。