下载Attribution AI中的得分

此文档可作为下载Attribution AI分数的指南。

入门指南

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

此外，要访问Attribution AI的分数，您需要有一个运行状态成功的服务实例可用。要创建新服务实例，请访问 Attribution AI用户指南。如果您最近创建了一个服务实例，但它仍在培训和评分中，请允许24小时，它才能完成运行。

Find your dataset ID

在服务实例中，单击右上方导 航中的 “更多操作”下拉框，然后选择 访问得分。

更多操作

此时将显示一个新对话框，其中包含一个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

检索批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，而不是属于您组织的列表批次。要返回其他批，请将查询参数 limit 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详细信息，请访问有关使用查询参数筛选目录数据的指南。

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}`	“Access Scores”对话框中提供的数据集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ID以用于下一个API调用。

注意

以下响应已对对象进行 tags 了重新格式化，以便可读。

{
    "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ID检索下一个API调用

获得批ID后，您便可以向发出新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}`	在上一步骤中检索的批ID可以检索批ID。

请求

使用您自己的批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

成功的响应返回包含对象的有效 _links 负荷。对象 _links 中包含 href 一个新的API调用作为其值。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 href 一步中获得的值作为API调用，发出新的GET请求以检索文件目录。

API格式

GET files/{DATASETFILE_ID}

参数	描述
`{DATASETFILE_ID}`	数据集文件ID以上一步 `href` 中的值返回。也可在对象类型下 `data` 的数组中访问该 `dataSetFileId`项。

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

该响应包含一个列表数组，该数组可能具有一个条目或属于该目录的文件的一个数据。以下示例包含一列表文件，并经过压缩以便可读。在此情况下，您需要按照每个文件的URL来访问该文件。

{
    "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。

复制数 href 组中任何文件对象的 data 值，然后继续执行下一步。

下载文件数据

要下载文件数据，请对上一步检索文 "href" 件时复制的值发出GET 请求。

注意

如果您直接在命令行中发出此请求，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}`	数据集文件ID在上一步 `href` 的值中返回。
`{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，请确保您位于要保存文件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。在本示例中，文件名为“file.parke”。

下载的分数将采用镶木格式，需要一个 Spark外壳或镶木阅读器来视图分数。查看原始分数时，可以使用镶木工具。拼花工具可以分析数据 Spark。

后续步骤

此文档概述了下载Attribution AI分数所需的步骤。有关得分输出的详细信息，请访问属性AI输入和输出文档。

使用Snowflake访问得分

重要

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

您可以通过Snowflake访问聚集的Attribution AI得分。目前，您需要通过电子邮件向attributionai-support@adobe.com发送Adobe支持，以设置并接收您的读者帐户的Snowflake凭据。

Adobe支持处理您的请求后，将为您提供一个URL，供读者帐户Snowflake，并在下面提供相应的凭据：

SnowflakeURL
用户名
密码

注意

Reader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。

获得凭据和URL后，您可以查询模型表，按触点日期或转换日期进行聚合。

在Snowflake中查找模式

使用提供的凭据登录到Snowflake。单击左上角的主导航中的“工作表”选项卡，然后导航到左面板中的数据库目录。

工作表和导航

然后，单 击屏幕 右上角的“选择模式”。在出现的快门窗中，确认您选择了正确的数据库。接下来，单击模式下拉列表，然后选择其中一个列出的模式。您可以直接从所选查询下列出的得分表进行模式。

查找模式

将PowerBI连接到Snowflake（可选）

您的Snowflake凭据可用于在PowerBI桌面和Snowflake数据库之间建立连接。

首先，在“服务器 ”框下键入SnowflakeURL。然后，在“ 仓库”下键入“XSMALL”。然后，键入用户名和密码。

POWERBI示例

建立连接后，选择Snowflake库，然后选择相应的模式。您现在可以加载所有表。

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