创建零售架构和数据集

本教程向您提供所有其他教程所需的先决条件和资源 Adobe Experience Platform Data Science Workspace 教程。 完成后，零售架构和数据集将可供您和贵组织的成员在 Experience Platform.

快速入门

在开始本教程之前，您必须满足以下先决条件：

创建零售架构和数据集

使用提供的引导脚本自动创建零售架构和数据集。 请按顺序执行以下步骤：

配置文件

  1. 内部 Experience Platform 教程资源包，导航到目录 bootstrap，并打开 config.yaml 使用适当的文本编辑器。

  2. 在 Enterprise 部分，输入以下值：

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

  3. 编辑下找到的值 Platform 部分，示例如下所示：

    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：您的 {ACCESS_TOKEN} 此处显示。
    • ingest_data：在本教程中，请将此值设置为 "True" 以便创建零售架构和数据集。 值 "False" 将仅创建架构。
    • build_recipe_artifacts：在本教程中，请将此值设置为 "False" 以防止脚本生成方法构件。
    • kernel_type：方法工件的执行类型。 将此值保留为 Python 如果 build_recipe_artifacts 设置为 "False"，否则请指定正确的执行类型。

  4. 在 Titles 部分，为零售样本数据适当提供以下信息，进行编辑后保存并关闭文件。 示例如下所示：

    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. 设置 bootstrap 目录作为当前工作路径，并运行 bootstrap.py Python 通过输入以下命令编写脚本：

    python bootstrap.py
    注意

    脚本可能需要几分钟才能完成。

后续步骤

成功完成bootstrap脚本后，可以在以下位置查看零售业的输入和输出架构和数据集： Experience Platform. 请参阅 预览架构数据教程
了解更多信息。

您还已成功将零售业样本数据摄取到 Experience Platform 使用提供的引导脚本。

要继续使用摄取的数据，请执行以下操作：

  • 使用Jupyter Notebooks分析数据
    • 使用数据科学工作区中的Jupyter Notebooks访问、浏览、可视化并了解您的数据。
  • 将源文件打包到方法中
    • 按照本教程中的说明进行操作，了解如何将您自己的模型导入 Data Science Workspace 将源文件打包到可导入的配方文件中。

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