下载Attribution AI分数

本文档是下载Attribution AI得分的指南。

快速入门

Attribution AI允许您以Parquet文件格式下载分数。 本教程要求您已阅读并完成入门指南中的下载Attribution AI得分部分。

此外,要访问Attribution AI的得分,您需要有一个运行状态成功的服务实例可用。 要创建新的服务实例,请访问Attribution AI用户指南。 如果您最近创建了一个服务实例,但该实例仍在培训和评分,请允许24小时才能完成运行。

查找数据集ID

在用于Attribution AI分析的服务实例中,单击右上方导航中的​更多操作​下拉列表,然后选择​访问得分

更多操作

此时会显示一个新对话框,其中包含指向下载分数文档的链接以及您当前实例的数据集ID。 将数据集ID复制到剪贴板,然后继续执行下一步。

数据集 ID

检索批处理ID

使用上一步中的数据集ID,您需要调用目录API以检索批处理ID。 此API调用使用其他查询参数,以返回最新的成功批次,而不是属于贵组织的批次列表。 要返回其他批,请将limit查询参数的数量增加到您希望返回的所需数量。 有关可用查询参数类型的更多信息,请访问使用查询参数筛选目录数据指南。

API格式

GET /batches?&dataSet={DATASET_ID}&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1
参数 描述
{DATASET_ID} “访问得分”对话框中可用的数据集ID。

请求

curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/batches?&dataSet=5e8f81ce7a4ecb18a8d25b22&createdClient=acp_foundation_push&status=success&orderBy=desc:created&limit=1' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

成功的响应会返回包含批处理ID对象的有效负荷。 在此示例中,返回对象的键值是批处理ID 01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ。 复制批量ID以在下一次API调用中使用。

注意

为方便阅读,以下响应已对tags对象进行了重新格式化。

{
    "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ": {
        "status": "success",
        "tags": {
            "Tags": [ ... ],
        },
        "relatedObjects": [
            {
                "type": "dataSet",
                "id": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22"
            }
        ],
        "id": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
        "externalId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ",
        "replay": {
            "predecessors": [
                "01E5N7EDQQP4JHJ93M7C3WM5SP"
            ],
            "reason": "Replacing for 2020-04-09",
            "predecessorListingType": "IMMEDIATE"
        },
        "inputFormat": {
            "format": "parquet"
        },
        "imsOrg": "412657965Y566A4A0A495D4A@AdobeOrg",
        "started": 1586715571808,
        "metrics": {
            "partitionCount": 1,
            "outputByteSize": 2380339,
            "inputFileCount": -1,
            "inputByteSize": 2381007,
            "outputRecordCount": 24340,
            "outputFileCount": 1,
            "inputRecordCount": 24340
        },
        "completed": 1586715582735,
        "created": 1586715571217,
        "createdClient": "acp_foundation_push",
        "createdUser": "sensei_exp_attributionai@AdobeID",
        "updatedUser": "acp_foundation_dataTracker@AdobeID",
        "updated": 1586715583582,
        "version": "1.0.5"
    }
}

使用您的批处理ID检索下一个API调用

获得批处理ID后,便能够向/batches发出新的GET请求。 该请求会返回用作下一个API请求的链接。

API格式

GET batches/{BATCH_ID}/files
参数 描述
{BATCH_ID} 在上一步中检索批ID的批处理ID

请求

使用您自己的批处理ID,发出以下请求。

curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/batches/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ/files' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

成功的响应会返回包含_links对象的有效负载。 在_links对象中,是一个href,其值是新的API调用。 复制此值以继续执行下一步。

{
    "data": [
        {
            "dataSetFileId": "01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1",
            "dataSetViewId": "5e8f81cf7a4ecb28a8d85b22",
            "version": "1.0.0",
            "created": "1586715582571",
            "updated": "1586715582571",
            "isValid": false,
            "_links": {
                "self": {
                    "href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1"
                }
            }
        }
    ],
    "_page": {
        "limit": 100,
        "count": 1
    }
}

检索文件

使用上一步中获得的href值作为API调用,发出新GET请求以检索您的文件目录。

API格式

GET files/{DATASETFILE_ID}
参数 描述
{DATASETFILE_ID} 上一步href值中返回dataSetFile ID。 也可在data数组中对象类型dataSetFileId下访问。

请求

curl -X GET 'https://platform.adobe.io/data/foundation/export/files/01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ-1' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

响应包含一个数据数组,该数据数组可能具有一个条目,或属于该目录的文件列表。 以下示例包含一个文件列表,为方便阅读,已对其进行了压缩。 在此方案中,您需要遵循每个文件的URL才能访问该文件。

{
    "data": [
        {
            "name": "part-00000-tid-5614147572541837832-908bd66a-d856-47fe-b7da-c8e7d22a4097-1370467-1.c000.snappy.parquet",
            "length": "2380211",
            "_links": {
                "self": {
                    "href": "https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet"
                }
            }
        }
    ],
    "_page": {
        "limit": 100,
        "count": 1
    }
}
参数 描述
_links.self.href GET请求URL,用于下载目录中的文件。

复制data数组中任何文件对象的href值,然后继续执行下一步。

下载文件数据

要下载文件GET,请向上一步中复制的"href"值发出数据请求,以检索文件

注意

如果您直接在命令行中发出此请求,则可能会提示您在请求标头之后添加输出。 以下请求示例使用--output {FILENAME.FILETYPE}

API格式

GET files/{DATASETFILE_ID}?path={FILE_NAME}
参数 描述
{DATASETFILE_ID} href值中,从上一步返回dataSetFile ID。
{FILE_NAME} 文件的名称。

请求

curl -X GET 'https://platform.adobe.io:443/data/foundation/export/files/01E5QSWCXXYFQ054FNBKYV2BAQ-1?path=part-00000-trd-5714147572541837832-938bd66a-d556-41fe-b7da-c8e7d22a4097-1320467-1.c000.snappy.parquet' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -O 'file.parquet'
小贴士

在发出GET请求之前,请确保您位于您希望将文件保存到的正确目录或文件夹中。

响应

响应将下载您在当前目录中请求的文件。 在本例中,文件名为“file.parquet”。

终端

下载的分数将采用Parquet格式,并且需要Spark-shell或Parquet阅读器才能查看分数。 要查看原始分数,可以使用Apache Parquet Tools。 Parquet工具可以使用Spark分析数据。

后续步骤

本文档概述了下载Attribution AI得分所需的步骤。 有关分数输出的更多信息,请访问属性AI输入和输出文档。

使用Snowflake访问分数

重要

有关使用Snowflake访问分数的更多详细信息,请联系attributionai-support@adobe.com。

您可以通过Snowflake访问汇总Attribution AI得分。 目前,您需要通过电子邮件将Adobe支持发送到attributionai-support@adobe.com,以设置凭据并将凭据接收到您的读者帐户以进行Snowflake。

在Adobe支持处理了您的请求后,将为您提供一个要Snowflake的读者帐户URL以及下面的相应凭据:

  • SnowflakeURL
  • 用户名
  • 密码
注意

读取器帐户用于使用支持JDBC连接器的SQL客户端、工作表和BI解决方案查询数据。

拥有凭据和URL后,您可以查询按接触点日期或转化日期汇总的模型表。

在Snowflake中查找架构

使用提供的凭据登录到Snowflake。 单击左上角主导航中的​工作表​选项卡,然后导航到左侧面板中的数据库目录。

工作表和导航

接下来,单击屏幕右上角的​选择架构。 在显示的弹出窗口中,确认您选择了正确的数据库。 接下来,单击​架构​下拉列表,然后选择列出的架构之一。 您可以直接从所选架构下列出的得分表中查询。

查找模式

将PowerBI连接到Snowflake(可选)

您的Snowflake凭据可用于在PowerBI Desktop和Snowflake数据库之间设置连接。

首先,在​Server​框下,键入您的SnowflakeURL。 接下来,在​Warehouse​下,键入"XSMALL"。 然后,键入您的用户名和密码。

POWERBI示例

建立连接后,选择Snowflake数据库,然后选择相应的架构。 现在,您可以加载所有表。

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