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}`	在上一步的`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}`	在`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”。

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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