小売販売スキーマとデータセットの作成
このチュートリアルでは、その他すべてに必要な前提条件とアセットについて説明します Adobe Experience Platform Data Science Workspace チュートリアル 完了すると、組織のメンバーと共に、小売販売スキーマとデータセットを使用できるようになります。 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。
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アクセス先 Adobe Experience Platform. の組織に対するアクセス権がない場合、 Experience Platform続行する前に、システム管理者にお問い合わせください。
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作成の認証 Experience Platform API 呼び出し。 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:
{ORG_ID}
- クライアント秘密鍵:
{CLIENT_SECRET}
- クライアント証明書:
{PRIVATE_KEY}
- Authorization:
-
小売販売レシピのデータとソースファイルの例。この他に必要なアセットをダウンロードする Data Science Workspace からのチュートリアル Adobeのパブリック Git リポジトリ.
-
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
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内部 Experience Platform チュートリアルリソースパッケージ、ディレクトリに移動
bootstrap
を開き、config.yaml
適切なテキストエディターを使用する。 -
「
Enterprise
」セクションの下で、次の値を入力します。code language-yaml Enterprise: api_key: {API_KEY} org_id: {ORG_ID} tech_acct: {technical_account_id} client_secret: {CLIENT_SECRET} priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
-
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。code language-yaml 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}
はここに格納されます。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
が"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。
-
「
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。code language-yaml 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
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ターミナルアプリケーションを開き、 Experience Platform チュートリアルリソースディレクトリ。
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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。Pythoncode language-bash python bootstrap.py
note note NOTE 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
ブートストラップスクリプトが正常に完了すると、小売販売の入出力スキーマとデータセットをで表示できます。 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。
また、小売販売のサンプルデータをに取り込みました Experience Platform 提供されたブートストラップスクリプトを使用する。
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。
- Jupyter Notebook を使用したデータ分析
- Data Science Workspace の Jupyter ノートブックを使用して、データにアクセスし、調査、視覚化、理解します。
- ソースファイルのレシピへのパッケージ化
- このチュートリアルでは、独自のモデルをに取り込む方法を説明します。 Data Science Workspace インポート可能なレシピファイルにソースファイルをパッケージ化する。