Creare lo schema di vendita al dettaglio e il dataset

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

Introduzione

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

  • Accesso a Adobe Experience Platform. Se non disponete dell'accesso a un'organizzazione IMS in Experience Platform, rivolgetevi all'amministratore di sistema prima di procedere.
  • Autorizzazione per effettuare chiamate Experience Platform API. Completate l'esercitazione Authenticate e accedete all'esercitazione API Adobe Experience Platform per ottenere i seguenti valori al fine di completare con successo l'esercitazione:
    • Autorizzazione: {ACCESS_TOKEN}
    • x-api-key: {API_KEY}
    • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}
    • Segreto cliente: {CLIENT_SECRET}
    • Certificato client: {PRIVATE_KEY}
  • Dati di esempio e file sorgente per la Ricetta vendite al dettaglio. Scaricate le risorse necessarie per questa e altre Data Science Workspace esercitazioni dall’archivio Git pubblico del Adobe.
  • Python >= 2.7 e i seguenti Python pacchetti:
  • Conoscenza approfondita dei seguenti concetti utilizzati in questa esercitazione:

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’ Experience Platform esercitazione, andate alla directory bootstrape aprite config.yaml utilizzando un editor di testo appropriato.

  2. Nella sezione Enterprise immettere 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 Platform sezione, 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. Un valore di "False" verrà creato solo per 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 fosse 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 aver apportato 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 accedete alla directory delle risorse di Experience Platform esercitazione.

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

    python bootstrap.py
    
    NOTE

    Il completamento dello script potrebbe richiedere alcuni minuti.

Passaggi successivi

Al completamento dello script di avvio, è possibile visualizzare gli schemi di input e output di Vendita al dettaglio e i set di dati Experience Platform. Per ulteriori informazioni, vedere l'esercitazione sullo schema dianteprima.

Sono stati inoltre acquisiti con successo i dati di esempio Vendite al dettaglio Experience Platform utilizzando lo script di avvio fornito.

Per continuare a utilizzare i dati acquisiti:

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