Crear el esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

Este tutorial le proporciona los requisitos previos y los recursos necesarios para todos los demás tutoriales Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Al finalizar, 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, comuníquese con el administrador del sistema antes de continuar.
• Autorización para realizar Experience Platform llamadas de API. Complete el tutorial Autentique y acceda a las API de Adobe Experience Platform para obtener los siguientes valores y completar este tutorial con éxito:
  • 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 público Git 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)
  • Conceptos básicos de la composición de esquemas

Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

El esquema de ventas minoristas y los conjuntos de datos se crean automáticamente mediante la secuencia de comandos de arranque proporcionada. Siga los pasos a continuación en orden:

Configuración de archivos

1. Dentro del paquete de recursos del tutorial Experience Platform, navegue 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 de 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" sólo creará los esquemas.
   • build_recipe_artifacts :: A los efectos de 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 manera adecuada para los datos de muestra de ventas minoristas, guarde y cierre el archivo después de que se hayan realizado 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
   

Ejecutar la secuencia de comandos de arranque

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

2. Configure el directorio bootstrap como la ruta de trabajo actual y ejecute la secuencia de comandos 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 finalizado 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 de esquema de previsualización
para obtener más información.

También ha ingerido correctamente datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform mediante la secuencia de comandos de arranque proporcionada.

Para continuar trabajando con los datos ingestados:

• Analizar los datos con los equipos portátiles Jupyter
  • Utilice los blocs de notas Jupyter en el área 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 mediante el empaquetado de archivos de origen en un archivo de fórmula importable.