本文档是下载Attribution AI得分的指南。
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下载Attribution AI得分部分(位于 入门 的双曲余切值。
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。
在您的服务实例中,单击 更多操作 右上方导航中的下拉列表,然后选择 访问分数.
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。
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,请增加 limit
查询参数的值。 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.
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。
以下答复已 tags
为了可读性而对对象进行了重构。
{
"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"
}
}
获得批处理ID后,您便能够向 /batches
. 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} |
在上一步骤中检索的批ID 检索批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: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
响应
成功响应会返回包含 _links
对象。 在 _links
对象是 href
使用新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
}
}
使用 href
作为API调用在上一步中获得的值,请发出新的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} |
在 href 值 上一步. 也可以在 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 href
值 data
数组,然后继续执行下一步。
要下载文件数据,请向 "href"
您在上一步中复制的值 检索文件.
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} |
在 href 值 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'
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”。
下载的分数将采用Parquet格式,并且要么需要 Spark-shell或Parquet阅读器查看分数。 要查看原始分数,您可以使用 Apache Parquet Tools. 镶木工具可分析 Spark.
本文档概述了下载Attribution AI得分所需的步骤。 有关分数输出的详细信息,请访问 归因AI输入和输出 文档。
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:
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。
使用提供的凭据登录到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。
接下来,单击 选择架构 中。 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,然后选择列出的模式之一。 您可以直接从所选架构下列出的得分表中查询。
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 服务器 框中,键入SnowflakeURL。 下一个,下 仓库,键入“XSMALL”。 然后,键入您的用户名和密码。
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。