Crear el esquema de ventas minoristas y el conjunto de datos

Este tutorial le proporciona los requisitos previos y los recursos necesarios para todos los demás tutoriales Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Una vez finalizado, el esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos estarán disponibles para usted y los miembros de su organización de IMS en Experience Platform.

Primeros pasos

Antes de iniciar este tutorial, debe tener los siguientes requisitos previos:

• Acceso a Adobe Experience Platform. Si no tiene acceso a una organización de IMS en Experience Platform, póngase en contacto con el administrador del sistema antes de continuar.
• Autorización para realizar Experience Platform llamadas a la API. Complete el tutorial Authenticate and access Adobe Experience Platform APIs para obtener los siguientes valores y completar correctamente este tutorial:
  • Autorización: {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}
  • Secreto del cliente: {CLIENT_SECRET}
  • Certificado de cliente: {PRIVATE_KEY}
• Archivos de origen y datos de muestra para la fórmula de ventas minoristas. Descargue los recursos necesarios para este y otros Data Science Workspace tutoriales del repositorio Git público de Adobe.
• Python >= 2.7 y los siguientes Python paquetes:
  • pip
  • PyYAML
  • dictor
  • JWT
• Una explicación práctica de los siguientes conceptos utilizados en este tutorial:
  • Experience Data Model (XDM)
  • Aspectos básicos de la composición del esquema

Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

El esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos se crean automáticamente mediante el script de arranque proporcionado. Siga estos pasos en orden:

Configuración de archivos

1. Dentro del paquete de recursos del tutorial Experience Platform, vaya al directorio bootstrap y abra config.yaml con un editor de texto adecuado.

2. En la sección Enterprise , introduzca los siguientes valores:

   Enterprise:
       api_key: {API_KEY}
       org_id: {IMS_ORG}
       tech_acct: {technical_account_id}
       client_secret: {CLIENT_SECRET}
       priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
   

3. Edite los valores que se encuentran en la sección Platform, Ejemplo que se muestra a continuación:

   Platform:
       platform_gateway: https://platform.adobe.io
       ims_token: {ACCESS_TOKEN}
       ingest_data: "True"
       build_recipe_artifacts: "False"
       kernel_type: Python
   

   • platform_gateway : La ruta de acceso base para llamadas a API. No modifique este valor.
   • ims_token : Tu {ACCESS_TOKEN} va aquí.
   • ingest_data : Para este tutorial, establezca este valor como "True" para crear los esquemas y conjuntos de datos de ventas minoristas. Un valor de "False" solo creará los esquemas.
   • build_recipe_artifacts : Para este tutorial, establezca este valor como "False" para evitar que la secuencia de comandos genere un artefacto de fórmula.
   • kernel_type : Tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor como Python si build_recipe_artifacts está establecido como "False"; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.

4. En la sección Titles, proporcione la siguiente información de forma adecuada para los datos de muestra de ventas minoristas, guarde y cierre el archivo después de realizar las ediciones. Ejemplo que se muestra a continuación:

   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
   

Ejecute el script bootstrap

1. Abra la aplicación terminal y vaya al directorio de recursos del tutorial Experience Platform.

2. Establezca el directorio bootstrap como la ruta de trabajo actual y ejecute el script bootstrap.py Python introduciendo el siguiente comando:

   python bootstrap.py
   

   NOTA

   La secuencia de comandos puede tardar varios minutos en completarse.

Pasos siguientes

Una vez completado correctamente el script de arranque, los esquemas de entrada y salida de Retail Sales y los conjuntos de datos se pueden ver en Experience Platform. Consulte el tutorial de datos del esquema de vista previa
para obtener más información.

También ha introducido correctamente los datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform utilizando el script de arranque proporcionado.

Para continuar trabajando con los datos introducidos:

• Analizar los datos con Jupyter Notebooks
  • Utilice portátiles Jupyter en Data Science Workspace para acceder, explorar, visualizar y comprender sus datos.
• Empaquetar archivos de origen en una fórmula
  • Siga este tutorial para aprender a introducir su propio modelo en Data Science Workspace empaquetando archivos de origen en un archivo de fórmula importable.