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。

查找数据集ID

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.

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。

注意

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"
    }
}

使用您的批处理ID检索下一个API调用

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
    }
}

检索文件

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} href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 hrefdata 数组,然后继续执行下一步。

下载文件数据

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.

后续步骤

本文档概述了下载Attribution AI得分所需的步骤。 有关分数输出的详细信息,请访问 归因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 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 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。

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 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。

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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