小売販売スキーマとデータセットの作成

このチュートリアルでは、その他すべてに必要な前提条件とアセットについて説明します Adobe Experience Platform Data Science Workspace チュートリアル 完了すると、組織のメンバーと共に、小売販売スキーマとデータセットを使用できるようになります。 Experience Platform.

はじめに

このチュートリアルを開始する前に、次の前提条件を満たす必要があります。

• アクセス先 Adobe Experience Platform. の組織に対するアクセス権がない場合、 Experience Platform続行する前に、システム管理者にお問い合わせください。
• 作成の認証 Experience Platform API 呼び出し。 このチュートリアルを正しく完了するには、『 Adobe Experience Platform API の認証とアクセス』チュートリアルを完了して次の値を取得してください。
  • Authorization: {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}
  • クライアント秘密鍵：{CLIENT_SECRET}
  • クライアント証明書：{PRIVATE_KEY}
• 小売販売レシピのデータとソースファイルの例。この他に必要なアセットをダウンロードする Data Science Workspace からのチュートリアル Adobeのパブリック Git リポジトリ.
• 2.7 以降 Pythonおよび次の Python パッケージ：
  • pip
  • PyYAML
  • dictor
  • JWT
• 次の概念に関する十分な知識（このチュートリアルで使用）：
  • Experience Data Model (XDM)
  • スキーマ構成の基本

小売販売スキーマとデータセットの作成

小売販売スキーマとデータセットは、提供されたブートストラップスクリプトを使用して自動的に作成されます。次の手順を順番に実行します。

ファイルの設定

1. 内部 Experience Platform チュートリアルリソースパッケージ、ディレクトリに移動 bootstrapを開き、 config.yaml 適切なテキストエディターを使用する。

2. 「Enterprise」セクションの下で、次の値を入力します。

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

3. 次の例にあるように、「Platform」セクションの下にある値を編集します。

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

   • platform_gateway：API 呼び出しのベースパス。この値は変更しないでください。
   • ims_token：{ACCESS_TOKEN} はここに格納されます。
   • ingest_data：このチュートリアルの目的では、小売販売のスキーマとデータセットを作成するために、この値を "True" に設定します。"False" の値は、スキーマを作成するだけです。
   • build_recipe_artifacts：このチュートリアルの目的で、スクリプトがレシピアーティファクトを生成しないように、この値を "False" に設定します。
   • kernel_type：レシピアーティファクトの実行タイプ。この値は、build_recipe_artifacts が "False" に設定されている場合、Python のままにし、それ以外の場合は正しい実行タイプを指定します。

4. 「Titles」セクションで、Retail Sales データ例に対して次の情報を適切に指定し、編集後にファイルを保存して閉じます。以下に例を示します。

   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
   

ブートストラップスクリプトの実行

1. ターミナルアプリケーションを開き、 Experience Platform チュートリアルリソースディレクトリ。

2. bootstrap ディレクトリを現在の作業パスに設定し、次のコマンドを入力して bootstrap.py スクリプトを実行します。Python

   python bootstrap.py
   

   メモ

   スクリプトの完了には数分かかる場合があります。

次の手順

ブートストラップスクリプトが正常に完了すると、小売販売の入出力スキーマとデータセットをで表示できます。 Experience Platform. 詳しくは、『プレビュースキーマデータのチュートリアル』を参照してください。

また、小売販売のサンプルデータをに取り込みました Experience Platform 提供されたブートストラップスクリプトを使用する。

取得したデータを引き続き使用するには、以下を実行します。

• Jupyter Notebook を使用したデータ分析
  • Data Science Workspace の Jupyter ノートブックを使用して、データにアクセスし、調査、視覚化、理解します。
• ソースファイルのレシピへのパッケージ化
  • このチュートリアルでは、独自のモデルをに取り込む方法を説明します。 Data Science Workspace インポート可能なレシピファイルにソースファイルをパッケージ化する。