创建零售销售模式和数据集

本教程为您提供了所有其他Adobe Experience Platform Data Science Workspace教程所需的入门项目和资源。 完成后，您和Experience Platform上IMS组织的成员将可以使用零售销售模式和数据集。

入门指南

在开始本教程之前，您必须具备以下先决条件：

• 访问Adobe Experience Platform。 如果您无权访问Experience Platform中的IMS组织，请在继续操作之前与您的系统管理员联系。
• 进行Experience Platform API调用的授权。 请完成验证和访问Adobe Experience Platform API教程，以获得以下值，以成功完成本教程：
  • Authorization: {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key:{API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id:{IMS_ORG}
  • 客户机密：{CLIENT_SECRET}
  • 客户端证书：{PRIVATE_KEY}
• 零售销售方法的示例数据和源文件。 从Adobe公共Git存储库下载此教程和其他Data Science Workspace教程所需的资源。
• Python >= 2.7 和以下 Python 包：
  • pi
  • PyYAML
  • dictor
  • JWT
• 了解本教程中使用的以下概念：
  • Experience Data Model (XDM)
  • 模式合成基础

创建零售销售模式和数据集

零售销售模式和数据集是使用提供的引导脚本自动创建的。 请按照以下步骤操作：

配置文件

1. 在Experience Platform教程资源包中，导航到目录bootstrap，然后使用相应的文本编辑器打开config.yaml。

2. 在Enterprise部分下，输入以下值：

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

3. 编辑Platform部分下的值，示例如下：

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

   • platform_gateway :API调用的基本路径。请勿修改此值。
   • ims_token :你 {ACCESS_TOKEN} 来这。
   • ingest_data :在本教程中，请将此值设置为， "True" 以创建零售销售模式和数据集。值"False"将仅创建模式。
   • build_recipe_artifacts :为在本教程中起作用，将此值设置为 "False" 防止脚本生成Recipe项目。
   • kernel_type :Recipe对象的执行类型。如果将build_recipe_artifacts设置为"False"，则将此值保留为Python，否则请指定正确的执行类型。

4. 在Titles部分下，为零售销售示例数据提供相应的以下信息，在编辑到位后保存并关闭文件。 示例如下：

   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
   

运行引导脚本

1. 打开您的终端应用程序并导航到Experience Platform教程资源目录。

2. 将bootstrap目录设置为当前工作路径，并输入以下命令运行bootstrap.py Python脚本：

   python bootstrap.py
   

   注意

   完成脚本可能需要几分钟。

后续步骤

成功完成引导脚本后，可在Experience Platform上查看零售销售输入和输出模式及数据集。 请参阅预览模式数据教程
。

您还使用提供的引导脚本成功将零售销售示例数据引入Experience Platform。

要继续使用摄取的数据，请执行以下操作：

• 使用Jupyter笔记本分析数据
  • 使用数据科学工作区中的Jupyter Notebooks访问、探索、可视化和了解您的数据。
• 将源文件打包到菜谱中
  • 请按照本教程学习如何通过将源文件打包到可导入的处方文件中，将您自己的模型引入Data Science Workspace中。