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CSVファイルのXDMスキーマへのマップ

CSVデータをに取り込むに Adobe Experience Platformは、データを Experience Data Model (XDM)スキーマにマップする必要があります。 このチュートリアルでは、ユー Platform ザーインターフェイスを使用してCSVファイルをXDMスキーマにマップする方法について説明します。
さらに、このチュートリアルの付録では、 マッピング関数の使用に関する詳細について説明します

はじめに

このチュートリアルでは、次のコンポーネントについて十分に理解している必要があり Platformます。
また、このチュートリアルでは、CSVデータを取り込むデータセットを既に作成している必要があります。 UIでデータセットを作成する手順については、「 データ取り込みのチュートリアル 」を参照してください。

宛先の選択

にログインし Adobe Experience Platform 、左のナビゲーションバーから ワークフローを選択して ワークフロー ** ワークスペースにアクセスします。
ワークフロー 画面の「 Data ingestion 」セクションで「 CSVをXDMスキーマにマップ」を選択し、「 Launch ​Launch」を選択します。
CSVをXDMに マップ」スキーマ ・ワークフローが表示され、 宛先手順に進みます。 取り込む受信データのデータセットを選択します。 既存のデータセットを使用することも、新しいデータセットを作成することもできます。
既存のデータセットの使用
CSVデータを既存のデータセットに取り込むには、「既存のデータセット を使用 」を選択します。 検索関数を使用して既存のデータセットを取得するか、パネル内の既存のデータセットのリストをスクロールして取得できます。
CSVデータを新しいデータセットに取り込むには、「新しいデータセットを 作成 」を選択し、表示されるフィールドにデータセットの名前と説明を入力します。 検索機能を使用するか、提供されるスキーマのリストをスクロールして、スキーマを選択します。 「 次へ 」を選択して次に進みます。

追加データ

追加 data stepが表示されます。 CSVファイルを用意されているスペースにドラッグ&ドロップするか、「ファイルを 選択 」を選択してCSVファイルを手動で入力します。
ファイルがアップロードされると、「 サンプルデータ 」セクションが表示され、最初の10行のデータが表示されます。 データが期待どおりにアップロードされたことを確認したら、「 次へ 」を選択します。

CSVフィールドのXDMスキーマフィールドへのマップ

The Mapping step appears. CSVファイルの列は「 Source Field 」の下に表示され、対応するXDMスキーマフィールドは「 Targetフィールド 」の下に表示されます。 未選択のターゲットフィールドは赤で枠線表示されます。 フィルターフィールドオプションを使用して、使用可能なソースフィールドのリストを絞り込むことができます。
CSV列をXDMフィールドにマップするには、列の対応するターゲットフィールドの横にあるスキーマアイコンを選択します。
[ スキーマフィールドの 選択]ウィンドウが表示されます。 XDMスキーマの構造に移動して、CSV列のマッピング先のフィールドを探します。 XDMフィールドをクリックして選択し、「 Select 」をクリックします。
マッピング 」画面が再表示され、選択したXDMフィールドが「 Targetフィールド 」の下に表示されます。
特定のCSV列をマップしない場合は、「ターゲット」フィールドの 横にある削除アイコンをクリックして、マッピングを削除できます 。 「すべてのマッピングを クリア」ボタンを選択して、すべてのマッピングを削除することもできます
新しいマッピングを追加する場合は、「 ソースフィールド 」リストの上部で「 新しいマッピング」を選択します。
フィールドのマッピング時には、入力ソースフィールドに基づいて値を計算する関数を含めることもできます。 詳細については、付録の「 マッピング関数 」の節を参照してください。

追加計算フィールド

計算済みフィールドでは、入力スキーマーの属性に基づいて値を作成できます。 これらの値をターゲットスキーマの属性に割り当て、名前と説明を指定して、参照しやすくすることができます。
先に進むには、 追加 計算フィールドボタンを選択します。
計算済みフィールド を作成 パネルが表示されます。 左側のダイアログボックスには、計算フィールドでサポートされるフィールド、関数、演算子が含まれています。 いずれかのタブを選択して、式エディタに関数、フィールドまたは演算子を追加する開始を行います。
タブ
説明
フィールド
「フィールド」タブのリストフィールドと属性は、ソーススキーマで使用できます。
関数
「関数」タブには、データの変換に使用できる関数がリストされます。
演算子
「operators」タブには、データの変換に使用できる演算子がリストされます。
中央の式エディターを使用して、手動でフィールド、関数および演算子を追加できます。 式の作成を開始するエディタを選択します。
保存 」を選択して続行します。
マッピング画面が再び開き、新しく作成したソースフィールドが表示されます。 対応するターゲットフィールドを適用し、「 完了 」を選択してマッピングを完了します。

データフローの監視

CSVファイルをマッピングして作成したら、ファイルを介して取り込まれるデータを監視できます。 データフローの監視の詳細については、「ストリーミングデータフローの 監視に関するチュートリアル 」を参照してください。

次の手順

このチュートリアルに従うと、フラットなCSVファイルをXDMスキーマに正常にマッピングし、に取り込むことができ Platformます。 このデータは、などのダウンストリーム Platform サービスで使用できるようになり Real-time Customer Profileました。 詳しくは、概要を参照し Real-time Customer Profile てください。

付録

次の節では、CSV列をXDMフィールドにマッピングするための追加情報を示します。

マッピング関数

特定のマッピング関数を使用して、ソースフィールドに入力した値に基づいて値を計算および計算できます。 関数を使用するには、「 ソースフィールド 」に適切な構文と入力を入力して、関数を入力します。
例えば、 city country CSVフィールドを連結し、city XDMフィールドに割り当てるには、ソースフィールドを次のように設定し concat(city, ", ", county) ます。
次の表に、サンプル式とその結果生成される出力を含む、サポートされるすべてのマッピング関数をリストします。
関数
説明
サンプル式
サンプル出力
concat
指定した文字列を連結します。
concat("Hi, ", "there", "!")
"Hi, there!"
爆発する
正規表現に基づいて文字列を分割し、部分の配列を返します。
explode("Hi, there!", " ")
["Hi,", "there"]
instr
サブ文字列の位置/インデックスを返します。
instr("adobe .com", "com")
6
replacestr
元の文字列に検索文字列が存在する場合、その文字列を置き換えます。
replacestr("This is a string re test", "re", "replace")
"This is a string replace test"
substr
渡された長さのサブ文字列を返します。
substr("This is a substring test", 7, 8)
" a subst"
lower /
lcase
文字列を小文字に変換します。
lower("HeLLo")
lcase("HeLLo")
"hello"
upper /
ucase
文字列を大文字に変換します。
upper("HeLLo")
ucase("HeLLo")
"HELLO"
split
区切り文字の入力文字列を分割します。
split("Hello world", " ")
["Hello", "world"]
join
セパレータを使用してオブジェクトのリストを結合します。
join(" ", ["Hello", "world"] )
"Hello world"
合体
渡されたリスト内の最初のnull以外のオブジェクトを返します。
coalesce(null, null, null, "first", null, "second")
"first"
decode
キーとキーと値のペアを配列としてフラット化したリストを指定すると、キーが見つかった場合は値を返し、配列に存在する場合はデフォルト値を返します。
decode("k2", "k1", "v1", "k2", "v2", "default")
"v2"
if
渡されたブール値式を評価し、結果に基づいて指定された値を返します。
iif("s".equalsIgnoreCase("S"), "True", "False")
"True"
min
渡された引数の最小値を返します。 自然順序を使用します。
min(3, 1, 4)
1
max
渡された引数の最大値を返します。 自然順序を使用します。
max(3, 1, 4)
4
first
最初の引数を取得します。
first("1", "2", "3")
"1"
last
最後に渡された引数を取得します。
last("1", "2", "3")
"3"
uuid /
guid
擬似ランダムIDを生成します。
uuid()
guid()
now
現在の時間を取得します。
now()
2019-10-23T10:10:24.556-07:00[America/Los_Angeles]
timestamp
現在のUnix時間を取得します。
timestamp()
1571850624571
format
指定した形式に従って入力日を形式設定します。
format(, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
"2019-10-23 11:24:35"
dformat
指定した形式に従ってタイムスタンプを日付文字列に変換します。
dformat(1571829875, "dd-MMM-yyyy hh:mm")
"2019年10月23日11:24"
date
日付文字列をZonedDateTimeオブジェクト(ISO 8601形式)に変換します。
date("23-Oct-2019 11:24")
"2019-10-23T11:24:00+00:00"
date_part
日付の一部を取得します。 次のコンポーネント値がサポートされています。
"year"yy"
yy"
quarter"
"qquarte""
"qmonth"mm"mm""mm"mm""mm""dm"ym"dm"dy"yody"dy""yy"dy"y""dy"y"
day"day"day"day"d"day"day"day"d"dw"w""4"th"hh"12"hh""h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"h"
date_part(date("2019-10-17 11:55:12"), "MM")
10
set_date_part
指定した日付のコンポーネントを置き換えます。 次のコンポーネントを使用できます。
"year"
yy"yy"month"
"mm""mm"'m"day"
"dd""dd""dd""d""hd""h""h""mi"
"ni"n"n"n"n"s"n"n"s"s"
set_date_part("m", 4, date("2016-11-09T11:44:44.797")
"2016-04-09T11:44:44.797"
make_date_time /
make_timestamp
パーツから日付を作成します。
make_date_time(2019, 10, 17, 11, 55, 12, 999, "America/Los_Angeles")
2019-10-17T11:55:12.0​00000999-07:00[America/Los_Angeles]
current_timestamp
現在のタイムスタンプを返します。
current_timestamp()
1571850624571
current_date
時間コンポーネントを含まない現在の日付を返します。
current_date()
"2019年11月18日"