Query Service in Jupyter Notebook

Mit Adobe Experience Platform können Sie SQL (Structured Query Language) in Data Science Workspace verwenden, indem Sie Query Service als Standardfunktion in JupyterLab integrieren.

In diesem Tutorial werden Beispiel-SQL-Abfragen für gängige Anwendungsfälle zur Erforschung, Transformation und Analyse von Adobe Analytics-Daten veranschaulicht.

Erste Schritte

Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, müssen Sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

Zugriff auf JupyterLab und Query Service access-jupyterlab-and-query-service

Abfragen der Daten query-your-data

Geben Sie die folgenden SQL-Abfragen in die einzelnen Notebook-Zellen ein. Führen Sie eine Abfrage aus, indem Sie auf ihrer Zelle und anschließend die Button zum Abspielen auswählen. Erfolgreiche Abfrageergebnisse oder Fehlerprotokolle werden unterhalb der ausgeführten Zelle angezeigt.

Wenn ein Notebook über einen längeren Zeitraum inaktiv ist, kann die Verbindung zwischen dem Notebook und Query Service unterbrochen werden. Starten Sie in solchen Fällen JupyterLab neu, indem Sie die Schaltfläche Neu starten oben rechts neben dem Betriebsschalter auswählen.

Der Notebook-Kernel wird zurückgesetzt, aber die Zellen bleiben, führen Sie alle Zellen erneut aus, um dort weiterzumachen, wo Sie aufgehört haben.

Stündliche Besucherzahl hourly-visitor-count

Die folgende Abfrage gibt die stündliche Besucherzahl für ein bestimmtes Datum zurück:

Abfrage

%%read_sql hourly_visitor -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                               AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                               AS Hour,
       Count(DISTINCT concat(enduserids._experience.aaid.id,
                             _experience.analytics.session.num)) AS Visit_Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

Im obigen Abfrage wird der Zeitstempel in der WHERE Klausel auf den Wert von target_yearfestgelegt. Fügen Sie Variablen in SQL-Abfragen ein, indem Sie diese in geschweifte Klammern setzen ({}).

Die erste Zeile der Abfrage enthält die optionale Variable hourly_visitor. Die Abfrage-Ergebnisse werden in dieser Variablen als Pandas-Dataframe gespeichert. Das Speichern der Ergebnisse in einem Dataframe ermöglicht es Ihnen, die Abfrage Ergebnisse später mit einem gewünschten Python Paket zu visualisieren. Führen Sie den folgenden Python Code in einer neuen Zelle aus, um eine Balkendiagramm zu generieren:

trace = go.Bar(
    x = hourly_visitor['Hour'],
    y = hourly_visitor['Visit_Count'],
    name = "Visitor Count"
)
layout = go.Layout(
    title = 'Visit Count by Hour of Day',
    width = 1200,
    height = 600,
    xaxis = dict(title = 'Hour of Day'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)
fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

Stündliche Aktivitätenzahl hourly-activity-count

Die folgende Abfrage gibt die Anzahl der stündlichen Aktionen für ein bestimmtes Datum zurück:

Abfrage

%%read_sql hourly_actions -d -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                        AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(concat(enduserids._experience.aaid.id,
                    _experience.analytics.session.num,
                    _experience.analytics.session.depth)) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

Die Ausführung der oben genannten Abfrage speichert die Ergebnisse in hourly_actions als Dataframe. Führen Sie die folgende Funktion in einer neuen Zelle aus, um eine Vorschau der Ergebnisse anzuzeigen:

hourly_actions.head()

Die obige Abfrage kann geändert werden, um die Anzahl der stündlichen Aktionen für einen bestimmten Datumsbereich zurückzugeben, indem logische Operatoren in der WHERE-Klausel verwendet werden:

Abfrage

%%read_sql hourly_actions_date_range -d -c QS_CONNECTION
SELECT Substring(timestamp, 1, 10)                        AS Day,
       Substring(timestamp, 12, 2)                        AS Hour,
       Count(concat(enduserids._experience.aaid.id,
                    _experience.analytics.session.num,
                    _experience.analytics.session.depth)) AS Count
FROM   {target_table}
WHERE  timestamp >= TO_TIMESTAMP('2019-06-01 00', 'YYYY-MM-DD HH')
       AND timestamp <= TO_TIMESTAMP('2019-06-02 23', 'YYYY-MM-DD HH')
GROUP  BY Day, Hour
ORDER  BY Hour;

Die Ausführung der geänderten Abfrage speichert die Ergebnisse in hourly_actions_date_range als Dataframe. Führen Sie die folgende Funktion in einer neuen Zelle aus, um eine Vorschau der Ergebnisse anzuzeigen:

hourly_actions_date_rage.head()

Anzahl der Ereignisse pro Besuchersitzung number-of-events-per-visitor-session

Die folgende Abfrage gibt die Anzahl der Ereignisse pro Besuchersitzung für ein bestimmtes Datum zurück:

Abfrage

%%read_sql events_per_session -c QS_CONNECTION
SELECT concat(enduserids._experience.aaid.id,
              '-#',
              _experience.analytics.session.num) AS aaid_sess_key,
       Count(timestamp)                          AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP BY aaid_sess_key
ORDER BY Count DESC;

Führen Sie den folgenden Python -Code aus, um ein Histogramm für die Anzahl der Ereignisse pro Besuchssitzung zu generieren:

data = [go.Histogram(x = events_per_session['Count'])]

layout = go.Layout(
    title = 'Histogram of Number of Events per Visit Session',
    xaxis = dict(title = 'Number of Events'),
    yaxis = dict(title = 'Count')
)

fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

Beliebte Seiten an einem bestimmten Tag popular-pages-for-a-given-day

Die folgende Abfrage gibt die zehn beliebtesten Seiten an einem festgelegten Datum zurück:

Abfrage

%%read_sql popular_pages -c QS_CONNECTION
SELECT web.webpagedetails.name                 AS Page_Name,
       Sum(web.webpagedetails.pageviews.value) AS Page_Views
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY web.webpagedetails.name
ORDER  BY page_views DESC
LIMIT  10;

Aktive Benutzer an einem bestimmten Tag active-users-for-a-given-day

In der folgenden Abfrage werden die zehn aktivsten Benutzer an einem bestimmten Datum zurückgegeben:

Abfrage

%%read_sql active_users -c QS_CONNECTION
SELECT enduserids._experience.aaid.id AS aaid,
       Count(timestamp)               AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY aaid
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

Aktive Städte nach Aktivität des Benutzers active-cities-by-user-activity

In der folgenden Abfrage werden die zehn Städte zurückgegeben, in denen die meisten Aktivitäten an einem bestimmten Datum generiert wurden:

Abfrage

%%read_sql active_cities -c QS_CONNECTION
SELECT concat(placeContext.geo.stateProvince, ' - ', placeContext.geo.city) AS state_city,
       Count(timestamp)                                                     AS Count
FROM   {target_table}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{target_year}-{target_month}-{target_day}')
GROUP  BY state_city
ORDER  BY Count DESC
LIMIT  10;

Nächste Schritte

In diesem Tutorial wurden einige Beispielverwendungsfälle für die Verwendung von Query Service in Jupyter Notebooks erläutert. Folgen Sie dem Tutorial Analysieren Ihrer Daten mit Jupyter Notebooks, um zu sehen, wie ähnliche Vorgänge mit dem Data Access SDK ausgeführt werden.