15.2 Interagieren Sie mit Daten in Adobe Experience Platform aus einer lokalen JupyterLab-Umgebung

In dieser Übung installieren Sie Anaconda auf Ihrem lokalen Computer, damit Sie Jupyter-Notebooks auf Ihrem lokalen Computer ausführen können, um dann über den Abfrage-Service mit den Daten in Adobe Experience Platform zu interagieren.

Geschäftskontext

Mit Adobe Experience Platform Data Science Workspace stellen wir Jupyter-Notebooks nativ über Adobe Experience Platform zur Verfügung. Damit können Datenwissenschaftler jetzt Daten aus der Plattform lesen und Daten nativ in diese schreiben.

Viele Datenwissenschaftler bevorzugen jedoch weiterhin die Arbeit an ihren lokalen Maschinen zur Datenforschung und zum Aufbau von Modellen. Dies ist ein Muster, das Adobe Experience Platform auch über den Adobe Experience Platform Abfrage Service unterstützt. Damit können Datenwissenschaftler Daten von der Plattform direkt in ihre lokale Umgebung der Wahl laden.

Voraussetzungen

Für diese Übung verwenden wir Anaconda Navigator, den Sie von hier herunterladen und installieren können.

Wenn Sie ein MacBook verwenden, stellen Sie sicher, dass brew installiert ist. Installationsanweisungen für brew finden Sie hier: https://brew.sh/

Nach der Installation von brew müssen Sie außerdem das postgres-Paket installieren, indem Sie den Befehl brauw install postgres in einem Terminal-Fenster ausführen.

LocalNotebook

Die folgenden alternativen Methoden stellen sicher, dass die erforderlichen Pakete auf Ihrem Computer installiert sind:

Führen Sie diesen Befehl in einem Terminalfenster aus: (Führen Sie zuerst die folgenden Befehle aus)

  • sudo easy_install pip
  • pip install psycopg2-binär

Führen Sie diesen Befehl in einem Terminalfenster aus:

  • conda install psycopg2

Führen Sie die folgenden 2 Befehle in einem Terminalfenster aus:

  • $ /opt/anaconda3/bin/python -m pip install ipykernel
  • $ /opt/anaconda3/bin/python -m ipykerinstall

Anaconda verwenden

Nach der Installation von Anaconda öffnen Sie Anaconda und Sie sehen die folgende Seite.

LocalNotebook

Klicken Sie auf die Schaltfläche Start für JupyterLab.

LocalNotebook

Danach sollte Ihr Browser die Seite "JupyterLab-Beginn"öffnen.
Öffnen Sie ein neues Python 3 Notebook, indem Sie auf die unten stehende Schaltfläche klicken.

LocalNotebook

Dann haben Sie ein neues, leeres Notizbuch.

LocalNotebook

Dann haben Sie ein leeres neues Python 3 Notebook. Bevor Sie fortfahren, geben Sie Ihrem Notebook einen beschreibenden Namen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei Unbenannt.ipynb und klicken Sie auf Umbenennen.

DSW

Geben Sie als Namen für Ihr Notebook die Bezeichnung gegenseitige365-Versicherung-anaconda.ipynb ein und drücken Sie Eingabetaste. Dann haben Sie Folgendes:

DSW

Bibliotheken laden

Diese Zelle lädt 2 externe Bibliotheken herunter und installiert diese, die zur Unterstützung von PostgreSQL erforderlich sind. Die erste Ausführung dieser Zelle kann einige Minuten dauern.

FYI: Wenn beim Laden von psycopg2 ein Fehler auftritt, müssen Sie postgres auf Ihrem Computer installieren, indem Sie ein Terminalfenster öffnen und den Befehl brauw install postgres ausführen (der voraussetzt, dass Sie 'brew' bereits auf Ihrem MacBook installiert haben).

Klicken Sie auf die erste leere Zelle im Notebook.

DSW

Kopieren Sie den unten stehenden Code und fügen Sie ihn in die erste Zelle Ihres Notebooks ein.

!pip install --user psycopg2-binary
!pip install --user sql_magic

import sys
import pprint
import psycopg2

Sie haben dann Folgendes in Zelle 1:

DSW

Klicken Sie auf das Symbol Abspielen, um diese Zelle auszuführen. Wenn bei dieser Zelle ein Fehler auftritt, überprüfen Sie bitte die alternativen Möglichkeiten zur Installation von Postgres, wie oben im Abschnitt Voraussetzungen beschrieben.

LocalNotebook

Warten Sie, bis der Indikator wie folgt aussieht, bevor Sie fortfahren:

DSW

Das Ergebnis sieht folgendermaßen aus:

DSW

Verbindungsdetails des Abfrage-Dienstes konfigurieren

In diesem Schritt müssen Sie eine Verbindung zum Abfrage-Dienst herstellen.

Blättern Sie nach unten und klicken Sie auf die nächste leere Zelle.

DSW

Kopieren Sie den unten stehenden Code und fügen Sie ihn in die erste Zelle Ihres Notebooks ein.

# Copy these settings from https://platform.adobe.com/query/configuration
connection = psycopg2.connect(
    sslmode='require',
     host='',
     port='80',
     dbname='prod:all',
     user='',
     password='')

Um eine Verbindung herzustellen, müssen Sie die folgenden Felder im obigen Code entsprechend den Informationen, die Sie in Adobe Experience Platform finden, aktualisieren.

  • host
  • port
  • dbname
  • user
  • password

Um diese Einstellungen vom Abfrage-Dienst abzurufen, gehen Sie zu Adobe Experience Platform, zu Abfragen > Berechtigungen > Postgres-Anmeldeinformationen.

LocalNotebook

Nach dem Kopieren des obigen Codes und dem Aktualisieren der Felder wie angegeben sollten Sie Folgendes haben:

DSW

Klicken Sie auf das Symbol Abspielen, um diese Zelle auszuführen. Das könnte ein paar Sekunden dauern.

LocalNotebook

Warten Sie, bis der Indikator wie folgt aussieht, bevor Sie fortfahren:

DSW

SQL aktivieren

In diesem Schritt aktivieren Sie SQL in Ihrem Notebook.

Blättern Sie nach unten und klicken Sie auf die nächste leere Zelle.

DSW

Kopieren Sie den unten stehenden Code und fügen Sie ihn in die erste Zelle Ihres Notebooks ein.

# Enable sql magic
%load_ext sql_magic
%config SQL.conn_name = 'connection'

Sie sollten jetzt etwa Folgendes haben:

DSW

Klicken Sie auf das Symbol Abspielen, um diese Zelle auszuführen. Das könnte ein paar Sekunden dauern.

LocalNotebook

Warten Sie, bis der Indikator wie folgt aussieht, bevor Sie fortfahren:

DSW

Tabellen anzeigen

In diesem Schritt interagieren Sie mit den Datensätzen in Adobe Experience Platform von Ihrer örtlichen Anaconda-Umgebung und Ihrem Jupyter-Notebook.

Blättern Sie nach unten und klicken Sie auf die nächste leere Zelle.

DSW

Kopieren Sie den unten stehenden Code und fügen Sie ihn in die erste Zelle Ihres Notebooks ein.

%%read_sql
show tables

Sie sollten jetzt etwa Folgendes haben:

DSW

Klicken Sie auf das Symbol Abspielen, um diese Zelle auszuführen. Das könnte ein paar Sekunden dauern.

LocalNotebook

Warten Sie, bis der Indikator wie folgt aussieht, bevor Sie fortfahren:

DSW

Daraufhin werden alle verfügbaren Datensätze in Adobe Experience Platform auf Ihrer Anaconda-Umgebung und Ihrem Jupyter-Notebook zurückgegeben.

DSW

Kfz-Versicherungsinteraktionen in einen Datenrahmen laden-

Gehen Sie zur nächsten Zelle. In dieser Zelle laden Sie bestimmte Felder aus dem Dataset Demo System - Ereignis Dataset for Website (Global v1.1) aus Adobe Experience Platform in einen Datenrahmen.

Blättern Sie nach unten und klicken Sie auf die nächste leere Zelle.

DSW

Kopieren Sie den unten stehenden Code und fügen Sie ihn in die erste Zelle Ihres Notebooks ein.

%%read_sql df_result
SELECT  --aepTenantId--.identification.core.ecid as ecid,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.numberKm as km,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.type as cartype,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.customerAge as age,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.customerGender as gender,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.brand as carbrand,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.leasing as leasing,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.customerCity as city,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.customerCountry as country,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.customerNationality as nationality,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.isCustomerPrimaryDriver as primaryuser,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.hasCustomerPurchased as purchase,
        --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.priceBasic as pricequote,
        timestamp
FROM demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
WHERE --aepTenantId--.interactionDetails.insurance.car.type <> ''

Sie sollten jetzt etwa Folgendes haben:

DSW

Klicken Sie auf das Symbol Abspielen, um diese Zelle auszuführen. Das könnte ein paar Minuten dauern.

LocalNotebook

Warten Sie, bis der Indikator wie folgt aussieht, bevor Sie fortfahren:

DSW

Daraufhin sehen Sie ein ähnliches Ergebnis:

DSW

Der Dataset Demo-System - Ereignis-Dataset für Website (Global v1.1) wird nun einem Datenrahmen zugeordnet. Ein Datenwissenschaftler kann nun mithilfe von Anaconda und Abfrage Service die Exploration, Visualisierung und Modellentwicklung auf Grundlage dieses Datenrahmens auf seinem lokalen Computer fortsetzen.

Nächster Schritt: 15.3 Operationalisieren Sie Ihr Modell mit einem Rezept

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