下载Attribution AI中的分数

本文档可用作下载Attribution AI分数的指南。

快速入门

Attribution AI允许您以Parquet文件格式下载得分。本教程要求您已阅读并完成下载Attribution AI得分部分快速入门指南。

此外，要访问Attribution AI的分数，您需要具有成功运行状态的服务实例。要创建新服务实例，请访问 Attribution AI用户指南. 如果您最近创建了服务实例，但该实例仍在训练和评分中，请等待24小时以使它完成运行。

查找您的数据集ID

在用于Attribution AI分析的服务实例中，单击 更多操作 右上方的下拉列表，然后选择 访问得分.

更多操作

此时将显示一个新对话框，其中包含指向下载得分文档的链接以及当前实例的数据集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

检索您的批次ID

使用上一步中的数据集ID，您需要调用目录API以检索批次ID。此API调用使用附加查询参数来返回最新的成功批次，而不是返回属于您组织的批次列表。要返回附加批，请增加 limit 您希望返回的所需数量的查询参数。有关可用查询参数类型的更多信息，请访问以下内容的指南：使用查询参数筛选目录数据.

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

成功的响应会返回包含批次ID对象的有效负载。在此示例中，返回对象的键值是批次ID 01E5QSWCAASFQ054FNBKYV6TIQ. 复制您的批次ID以用于下一个API调用。

注意

以下响应具有 tags 对象进行了重新设计以提高可读性。

{
    "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"
    }
}

使用您的批次ID检索下一个API调用

获得批次ID后，您便能够向发出新的GET请求 /batches. 该请求返回用作下一个API请求的链接。

API格式

GET batches/{BATCH_ID}/files

参数	描述
`{BATCH_ID}`	上一步中检索的批次ID 检索您的批次ID.

请求

使用您自己的批次ID提出以下请求。

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

成功的响应会返回包含 _links 对象。在 _links 对象是 href 其值为新的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 href 作为一个API调用，发出新的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}`	dataSetFile ID返回到 `href` 值来自上一步. 它也可从 `data` 对象类型下的数组 `dataSetFileId`.

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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

响应包含的数据数组可能只有一个条目，或属于该目录的文件列表。以下示例包含文件列表并经过压缩以提高可读性。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`	用于下载目录中文件的GET请求URL。

复制 href 中任何文件对象的值 data 数组，然后继续执行下一步。

下载您的文件数据

GET要下载文件数据，请向 "href" 您在上一步中复制的值检索文件.

注意

如果您直接在命令行中提出此请求，则可能会提示您在请求标头后添加输出。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}`	dataSetFile ID返回到 `href` 值来自上一步.
`{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: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -O 'file.parquet'

小贴士

在发出GET请求之前，请确保您位于希望将文件保存到的正确目录或文件夹中。

响应

响应会将您请求的文件下载到当前目录中。在此示例中，文件名为“file.parquet”。

下载的分数将采用Parquet格式，并且需要 Spark-shell或Parquet读取器以查看分数。要查看原始得分，您可以使用 Apache Parquet工具. Parquet工具可以使用以下工具分析数据 Spark.

后续步骤

本文档概述了下载Attribution AI分数所需的步骤。有关得分输出的更多信息，请访问归因人工智能输入和输出文档。

使用Snowflake访问分数

重要

有关使用Snowflake访问得分的更多详细信息，请联系attributionai-support@adobe.com 。

您可以通过Snowflake访问汇总的Attribution AI分数。目前，您需要通过attributionai-support@adobe.com向Adobe支持发送电子邮件，以设置和接收用于Snowflake的reader帐户的凭据。

在Adobe支持人员处理完您的请求后，将为您提供一个URL供阅读器帐户Snowflake，并提供以下相应的凭据：

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解决方案来查询数据。

获得凭据和URL后，您可以查询按接触点日期或转化日期聚合的模型表。

在Snowflake中查找架构

使用提供的凭据登录Snowflake。单击 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 选择架构 在屏幕的右上角。在显示的弹出窗口中，确认选择了正确的数据库。接下来，单击架构下拉列表并选择其中一个列出的架构。您可以直接从在所选架构下列出的得分表中进行查询。

查找架构

将PowerBI连接到Snowflake（可选）

您的Snowflake凭据可用于设置PowerBI Desktop和Snowflake数据库之间的连接。

首先，在 服务器 框中，键入您的SnowflakeURL。下一个，在下仓库，键入“XSMALL”。然后，键入您的用户名和密码。

POWERBI示例

建立连接后，选择您的Snowflake数据库，然后选择适当的模式。您现在可以加载所有表。

Business.Adobe.com 资源

Customer Acquisition Multivariate Testing Dynamic Ad Insertion Content Management System Customer Journey Audience Analytics

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