创建零售销售模式和数据集

本教程为您提供所有其他教程所需的入门项目和 Adobe Experience Platform 资 Data Science Workspace 源。 完成后，您和您的IMS组织成员将获得零售销售模式和数据集 Experience Platform。

入门指南

在开始本教程之前，您必须具有以下先决条件：

• 访问 Adobe Experience Platform。 如果您无权访问中的IMS组织，请在继 Experience Platform续操作之前与系统管理员联系。
• 进行API调 Experience Platform 用的授权。 请完成 身份验证和访问Adobe Experience PlatformAPI (Authenticate and access Methonic API)教程，获取以下值以成功完成本教程：
  • 授权： {ACCESS_TOKEN}
  • x-api-key: {API_KEY}
  • x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}
  • 客户机密码： {CLIENT_SECRET}
  • 客户端证书： {PRIVATE_KEY}
• 零售销售处方的示例数 据和源文件。 从Adobe公共Git存储库下载本教程 Data Science Workspace 和其他教程 所需的资源。
• Python >= 2.7 和以下 Python 包：
  • 画
  • PyYAML
  • 字典
  • JWT
• 对本教程中使用的以下概念的有效理解：
  • 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。 按照以下步骤操作：

配置文件

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

2. 在该部 Enterprise 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. 编辑在“示例”部分下 Platform 找到的值，如下所示：

   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 "True" 置为创建零售销售模式和数据集。 值将仅 "False" 创建模式。
   • build_recipe_artifacts :为在本教程中起作用，请将此值设 "False" 置为阻止脚本生成Recipe项目。
   • kernel_type :Recipe对象的执行类型。 将此值保留 Python 为 build_recipe_artifacts ，否则 "False"请指定正确的执行类型。

4. 在部分 Titles 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. 将目 bootstrap 录设置为当前工作路径，并输入以 bootstrap.py 下命 Python 令运行脚本：

   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，可以在上查看零售销售的输入和输出模式和数据集 Experience Platform。 有关详细 信息，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 Experience Platform 销售示例数据引入。

要继续处理所摄取的数据：

• 使用Jupyter笔记本分析数据
  • 在数据科学工作区中使用Jupyter笔记本，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 Data Science Workspace 导入的Recipe文件中，将自己的Model引入其中。