本教學課程提供您所有其他課程所需的先決條件和資產 Adobe Experience Platform Data Science Workspace 教學課程。 完成後,您和貴組織成員將可在以下位置使用零售銷售結構和資料集: Experience Platform.
開始進行本教學課程之前,您必須具備下列必要條件:
{ACCESS_TOKEN}
{API_KEY}
{ORG_ID}
{CLIENT_SECRET}
{PRIVATE_KEY}
使用提供的啟動程式指令碼,會自動建立零售銷售結構描述和資料集。 請依序遵循下列步驟:
內部 Experience Platform 教學課程資源套件,瀏覽至目錄 bootstrap
,並開啟 config.yaml
使用適當的文字編輯器。
在 Enterprise
區段,輸入下列值:
Enterprise:
api_key: {API_KEY}
org_id: {ORG_ID}
tech_acct: {technical_account_id}
client_secret: {CLIENT_SECRET}
priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}
編輯下找到的值 Platform
區段,範例如下所示:
Platform:
platform_gateway: https://platform.adobe.io
ims_token: {ACCESS_TOKEN}
ingest_data: "True"
build_recipe_artifacts: "False"
kernel_type: Python
platform_gateway
:API呼叫的基本路徑。 請勿修改此值。ims_token
:您的 {ACCESS_TOKEN}
移至此處。ingest_data
:在本教學課程中,請將此值設為 "True"
以建立零售銷售結構描述和資料集。 值 "False"
只會建立結構描述。build_recipe_artifacts
:在本教學課程中,請將此值設為 "False"
以防止指令碼產生配方成品。kernel_type
:配方成品的執行型別。 此值保留為 Python
如果 build_recipe_artifacts
設為 "False"
,否則請指定正確的執行型別。在 Titles
區段,針對零售範例資料提供下列適當資訊,並在完成編輯後儲存並關閉檔案。 範例如下:
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
開啟您的終端機應用程式,並導覽至 Experience Platform tutorial資源目錄。
設定 bootstrap
目錄作為目前的工作路徑,並執行 bootstrap.py
Python 指令碼,方法是輸入下列命令:
python bootstrap.py
指令碼可能需要幾分鐘才能完成。
成功完成Bootstrap指令碼後,您便可以在上檢視零售銷售輸入和輸出結構描述和資料集 Experience Platform. 請參閱 預覽結構描述資料教學課程
以取得詳細資訊。
您也已成功將零售業範例資料內嵌至 Experience Platform 使用提供的啟動程式指令碼。
若要繼續使用擷取的資料: