Herunterladen von Bewertungen in Attribution AI
Dieses Dokument dient als Anleitung zum Herunterladen von Bewertungen für Attribution AI.
Erste Schritte
Mit Attribution AI können Sie Bewertungen im Parquet-Dateiformat herunterladen. Für dieses Tutorial müssen Sie den Abschnitt zum Herunterladen von Attribution AI-Bewertungen im Handbuch Erste Schritte gelesen und abgeschlossen haben.
Um auf Bewertungen für Attribution AI zugreifen zu können, benötigen Sie außerdem eine Dienstinstanz mit einem erfolgreichen Ausführungsstatus. Um eine neue Dienstinstanz zu erstellen, rufen Sie das Attribution AI-Benutzerhandbuch auf. Wenn Sie kürzlich eine Dienstinstanz erstellt haben und diese sich noch in der Trainings- und Bewertungsphase befindet, warten Sie bitte 24 Stunden, bis sie fertig ist.
Datensatz-ID ermitteln dataset-id
Klicken Sie in Ihrer Dienstinstanz für Attribution AI-Einblicke in das Dropdown-Menü Mehr Aktionen oben rechts und wählen Sie dann Auf Bewertungen zugreifen aus.
Es wird ein neues Dialogfeld mit einem Link zur Dokumentation zum Herunterladen von Bewertungen und der Datensatz-ID Ihrer aktuellen Instanz angezeigt. Kopieren Sie die Datensatz-ID in die Zwischenablage und fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.
Abrufen Ihrer Batch-Kennung retrieve-your-batch-id
Mithilfe Ihrer Datensatz-ID aus dem vorherigen Schritt müssen Sie die Catalog-API aufrufen, um eine Batch-Kennung abzurufen. Für diesen API-Aufruf werden zusätzliche Abfrageparameter verwendet, um den neuesten erfolgreichen Batch anstelle einer Liste von Batches Ihrer Organisation zurückzugeben. Um weitere Batches zurückzugeben, erhöhen Sie die Zahl für den Abfrageparameter limit auf den gewünschten Betrag, den Sie zurückgeben möchten. Weitere Informationen zu den verfügbaren Parametertypen für die Abfrage finden Sie im Handbuch zum Filtern von Katalogdaten mithilfe von Abfrageparametern.
API-Format
GET /batches?&dataSet={DATASET_ID}&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1
{DATASET_ID}Anfrage
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/batches?&dataSet=5e8f81ce7a4ecb18a8d25b22&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Payload zurück, die ein Batch-ID-Objekt enthält. In diesem Beispiel ist der Schlüsselwert für das zurückgegebene Objekt die Batch-Kennung 01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ. Kopieren Sie Ihre Batch-Kennung, um sie beim nächsten API-Aufruf zu verwenden.
tags -Objekt zur Lesbarkeit reformiert.{
"01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ": {
"status": "success",
"tags": {
"Tags": [ ... ],
},
"relatedObjects": [
{
"type": "dataSet",
"id": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22"
}
],
"id": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
"externalId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
"replay": {
"predecessors": [
"01E5N7EDQQP4JHJ93M7C3WM5SP"
],
"reason": "Replacing for 2020-04-09",
"predecessorListingType": "IMMEDIATE"
},
"inputFormat": {
"format": "parquet"
},
"imsOrg": "412657965Y566A4A0A495D4A@AdobeOrg",
"started": 1586715571808,
"metrics": {
"partitionCount": 1,
"outputByteSize": 2380339,
"inputFileCount": -1,
"inputByteSize": 2381007,
"outputRecordCount": 24340,
"outputFileCount": 1,
"inputRecordCount": 24340
},
"completed": 1586715582735,
"created": 1586715571217,
"createdClient": "acp_foundation_push",
"createdUser": "sensei_exp_attributionai@AdobeID",
"updatedUser": "acp_foundation_dataTracker@AdobeID",
"updated": 1586715583582,
"version": "1.0.5"
}
}
Abrufen des nächsten API-Aufrufs mit Ihrer Batch-Kennung retrieve-the-next-api-call-with-your-batch-id
Sobald Sie über eine Batch-Kennung verfügen, können Sie eine neue GET-Anfrage an /batches vornehmen. Die Anfrage gibt einen Link zurück, der als die nächste API-Anfrage verwendet wird.
API-Format
GET batches/{BATCH_ID}/files
{BATCH_ID}Anfrage
Stellen Sie mithilfe Ihrer Batch-Kennung die folgende Anfrage.
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/batches/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ/files' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Antwort
Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Payload zurück, die ein _links-Objekt enthält. Innerhalb des _links-Objekts befindet sich ein href mit einem neuen API-Aufruf als Wert. Kopieren Sie diesen Wert, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.
{
"data": [
{
"dataSetFileId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1",
"dataSetViewId": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22",
"version": "1.0.0",
"created": "1586715582571",
"updated": "1586715582571",
"isValid": false,
"_links": {
"self": {
"href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1"
}
}
}
],
"_page": {
"limit": 100,
"count": 1
}
}
Abrufen Ihrer Dateien retrieving-your-files
Verwenden Sie den href-Wert, den Sie im vorherigen Schritt als API-Aufruf erhalten haben, und stellen Sie eine neue GET-Anfrage, um Ihr Dateiverzeichnis abzurufen.
API-Format
GET files/{DATASETFILE_ID}
{DATASETFILE_ID}href-Wert des vorherigen Schritts zurückgegeben. Sie ist auch im data-Array unter dem Objekttyp dataSetFileId verfügbar.Anfrage
curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/files/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Antwort
Die Antwort enthält ein Daten-Array, das einen einzelnen Eintrag oder eine Liste von Dateien enthalten kann, die zu diesem Verzeichnis gehören. Das folgende Beispiel enthält eine Liste von Dateien und wurde aus Gründen der Lesbarkeit komprimiert. In diesem Szenario müssen Sie der URL jeder Datei folgen, um auf die Datei zugreifen zu können.
{
"data": [
{
"name": "part-00000-tid-5614147572541837832-908bd66a-d856-47fe-b7da-c8e7d22a4097-1370467-1.c000.snappy.parquet",
"length": "2380211",
"_links": {
"self": {
"href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet"
}
}
}
],
"_page": {
"limit": 100,
"count": 1
}
}
_links.self.hrefKopieren Sie den href-Wert für ein beliebiges Dateiobjekt im data-Array und fahren Sie dann mit dem nächsten Schritt fort.
Herunterladen Ihrer Dateidaten
Um Ihre Dateidaten herunterzuladen, stellen Sie eine GET-Anfrage an den "href"-Wert, den Sie im vorherigen Schritt Abrufen Ihrer Dateien kopiert haben.
--output {FILENAME.FILETYPE} verwendet.API-Format
GET files/{DATASETFILE_ID}?path={FILE_NAME}
{DATASETFILE_ID}href-Wert eines vorherigen Schritts zurückgegeben.{FILE_NAME}Anfrage
curl -X GET 'https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
-O 'file.parquet'
Antwort
Die Antwort lädt die angeforderte Datei in Ihr aktuelles Verzeichnis herunter. In diesem Beispiel lautet der Dateiname "file.parquet".
Die heruntergeladenen Bewertungen haben das Parquet-Format und benötigen entweder einen Spark-Shell- oder Parquet-Reader, um die Bewertungen anzuzeigen. Für die Rohwertanzeige können Sie Apache Parquet Tools verwenden. Parquet-Tools können die Daten mit Spark analysieren.
Nächste Schritte
In diesem Dokument wurden die zum Herunterladen von Attribution AI-Bewertungen erforderlichen Schritte beschrieben. Weitere Informationen zu den Ergebnisausgaben finden Sie in der Dokumentation zu Attribution AI-Eingabe und -Ausgabe .
Aufrufen von Bewertungen mithilfe von Snowflake
Sie können über Snowflake auf aggregierte Attribution AI-Bewertungen zugreifen. Derzeit müssen Sie sich per E-Mail an den Adobe-Support unter attributionai-support@adobe.com wenden, um die Zugangsdaten zu Ihrem Leserkonto für Snowflake einzurichten und zu erhalten.
Sobald der Adobe-Support Ihre Anfrage bearbeitet hat, erhalten Sie eine URL für das Leserkonto für Snowflake und die entsprechenden Zugangsdaten unten:
- Snowflake-URL
- Benutzername
- Passwort
Sobald Sie über Ihre Anmeldedaten und Ihre URL verfügen, können Sie die Modelltabellen abfragen, aggregiert nach Touchpoint-Datum oder Konversionsdatum.
Auffinden Ihres Schemas in Snowflake
Melden Sie sich mit den angegebenen Anmeldedaten bei Snowflake an. Klicken Sie in der Hauptnavigation oben links auf die Registerkarte Arbeitsblätter und navigieren Sie dann im linken Bedienfeld zu Ihrem Datenbankverzeichnis.
Klicken Sie dann oben rechts im Bildschirm auf Schema auswählen. Bestätigen Sie im angezeigten Popover-Fenster, dass Sie die richtige Datenbank ausgewählt haben. Klicken Sie anschließend auf das Dropdown-Menü Schema und wählen Sie eines der aufgelisteten Schemata aus. Sie können die Bewertungstabellen, die unter dem ausgewählten Schema aufgelistet sind, direkt abfragen.
Verbinden von PowerBI mit Snowflake (optional)
Mit Ihren Snowflake-Anmeldedaten können Sie eine Verbindung zwischen PowerBI Desktop und Snowflake-Datenbanken herstellen.
Geben Sie zunächst im Feld Server Ihre Snowflake-URL ein. Geben Sie als Nächstes im Feld Warehouse „XSMALL“ ein. Geben Sie dann Ihren Benutzernamen und Ihr Passwort ein.
Nachdem die Verbindung hergestellt wurde, wählen Sie Ihre Snowflake-Datenbank und anschließend das entsprechende Schema aus. Sie können jetzt alle Tabellen laden.