Creación del esquema de ventas minoristas y el conjunto de datos

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

Primeros pasos

Antes de iniciar este tutorial, debe cumplir 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 de API. Complete la Autenticar y acceder a las API de Adobe Experience Platform tutorial para obtener los siguientes valores con el fin de completar correctamente este tutorial:
- Autorización: {ACCESS_TOKEN}
- x-api-key: {API_KEY}
- x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}
- Secreto de cliente: {CLIENT_SECRET}
- Certificado de cliente: {PRIVATE_KEY}
Datos de ejemplo y archivos de origen para Fórmula de ventas minoristas. Descargue los recursos necesarios para este y otros Data Science Workspace tutoriales de Adobe del repositorio Git público.
Python >= 2.7 y lo siguiente Python paquetes:
- pipa
- PyYAML
- dictor
- JWT
Una comprensión práctica de los siguientes conceptos utilizados en este tutorial:
- Experience Data Model (XDM)
- Conceptos básicos de composición de esquemas

Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

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

Configuración de archivos

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

En el Enterprise , introduzca los siguientes valores:

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

Edite los valores que se encuentran en Platform , Ejemplo mostrado 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: Ruta base para llamadas API. No modifique este valor.
- ims_token: su {ACCESS_TOKEN} va aquí.
- ingest_data: Para los fines de 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 los fines de este tutorial, establezca este valor como "False" para evitar que el script genere un artefacto de fórmula.
- kernel_type: el tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor como Python if build_recipe_artifacts se ha establecido como "False", de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.

En el Titles , proporcione la siguiente información de forma adecuada para los datos de muestra de ventas minoristas, guarde y cierre el archivo una vez realizadas las ediciones. Ejemplo mostrado 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

Ejecutar el script de bootstrap

Abra la aplicación de terminal y vaya a Experience Platform directorio de recursos del tutorial.
Configure las variables bootstrap como la ruta de trabajo actual y ejecute el bootstrap.py Python escriba el siguiente comando para crear un script:
```
python bootstrap.py
```
NOTA

El script puede tardar varios minutos en completarse.

Pasos siguientes

Una vez completado correctamente el script de bootstrap, los esquemas de entrada y salida de las ventas minoristas y los conjuntos de datos se pueden ver en Experience Platform. Consulte la tutorial de previsualización de datos de esquema
para obtener más información.

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

Para seguir trabajando con los datos introducidos:

Analice sus datos con Jupyter Notebooks
- Utilice Jupyter Notebooks en el espacio de trabajo de ciencia de datos para acceder, explorar, visualizar y comprender sus datos.
Empaquetar archivos de origen en una fórmula
- Siga este tutorial para aprender a incorporar su propio modelo a Data Science Workspace empaquetando archivos de origen en un archivo de fórmula importable.