Creare lo schema di vendita al dettaglio e il dataset

Questa esercitazione fornisce i prerequisiti e le risorse richiesti per tutte le altre esercitazioni Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Al termine, lo schema Vendite al dettaglio e i set di dati saranno disponibili per voi e per i membri dell'organizzazione IMS su Experience Platform.

Introduzione

Prima di iniziare questa esercitazione, è necessario disporre dei seguenti prerequisiti:

Crea schema vendite al dettaglio e dataset

Lo schema Vendite al dettaglio e i set di dati vengono creati automaticamente utilizzando lo script di avvio fornito. Seguite i passaggi indicati di seguito nell'ordine seguente:

Configurare i file

  1. All'interno del pacchetto di risorse per l'esercitazione Experience Platform, andate alla directory bootstrap e aprite config.yaml utilizzando un editor di testo appropriato.

  2. Nella sezione Enterprise, inserire i seguenti valori:

    Enterprise:
        api_key: {API_KEY}
        org_id: {IMS_ORG}
        tech_acct: {technical_account_id}
        client_secret: {CLIENT_SECRET}
        priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
    
  3. Modificate i valori trovati sotto la sezione Platform, Esempio riportato di seguito:

    Platform:
        platform_gateway: https://platform.adobe.io
        ims_token: {ACCESS_TOKEN}
        ingest_data: "True"
        build_recipe_artifacts: "False"
        kernel_type: Python
    
    • platform_gateway : Percorso di base per le chiamate API. Non modificate questo valore.
    • ims_token : La tua {ACCESS_TOKEN} va qui.
    • ingest_data : Ai fini di questa esercitazione, impostare questo valore come "True" per creare gli schemi di vendita al dettaglio e i set di dati. Il valore "False" crea solo gli schemi.
    • build_recipe_artifacts : Con questa esercitazione, impostare questo valore in modo "False" da impedire che lo script generi un artefatto Recipe.
    • kernel_type : Il tipo di esecuzione dell’artifact della ricetta. Lasciate questo valore come Python se build_recipe_artifacts è impostato come "False", altrimenti specificate il tipo di esecuzione corretto.
  4. Nella sezione Titles, fornite le seguenti informazioni appropriate per i dati di esempio Vendite al dettaglio, salvate e chiudete il file dopo che sono state apportate le modifiche. Esempio riportato di seguito:

    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
    

Eseguire lo script bootstrap

  1. Aprite l'applicazione terminale e andate alla directory delle risorse di esercitazione Experience Platform.

  2. Impostate la directory bootstrap come percorso di lavoro corrente ed eseguite lo script bootstrap.py Python immettendo il comando seguente:

    python bootstrap.py
    
    NOTA

    Il completamento dello script potrebbe richiedere alcuni minuti.

Passaggi successivi

Al completamento dello script di avvio, gli schemi di input e output di Vendita al dettaglio e i set di dati possono essere visualizzati su Experience Platform. Vedere l' esercitazione sui dati dello schema di anteprima
per ulteriori informazioni.

È stato anche acquisito con successo i dati di esempio Vendite al dettaglio in Experience Platform utilizzando lo script di avvio fornito.

Per continuare a utilizzare i dati acquisiti:

In questa pagina

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