- Tutoriels sur Platform
- Présentation de Platform
- Expérience client optimisée par un Experience Platform
- Scènes en arrière-plan : une expérience client optimisée par un Experience Platform
- Présentation d’Experience Platform
- Fonctionnalités principales
- Application et services intelligents
- Intégrations avec des applications Experience Cloud
- Cas d’utilisation clés
- Architecture de base
- Interface utilisateur
- Rôles et phases de projet
- Présentation de Real-Time CDP
- Prise en main : architectes des données et ingénieurs de données
- Authentification aux API Experience Platform
- Importer des données dʼexemple vers Experience Platform
- Administration
- Audiences et segmentation
- Présentation d’Audience Portal et de la composition
- Chargement d’audiences
- Présentation du créateur de règles d’audience
- Créer des audiences
- Création d’audiences basées sur du contenu
- Création d’audiences de conversion
- Créer des audiences à partir d’audiences existantes
- Création d’audiences séquentielles
- Création d’audiences dynamiques
- Création d’audiences d’entités multiples
- Création d’audiences avec des données B2B
- Démonstration de la segmentation par flux
- Évaluation d’une règle d’audience
- Création d’un jeu de données pour exporter des données
- Configuration de la connexion à Correspondance de segments
- Gouvernance des données de Correspondance de segments
- Flux de configuration de Correspondance de segments
- Informations sur le prépartage de Correspondance de segments
- Correspondance de segments recevant des données
- Journaux d’audit
- Collecte de données
- Tableaux de bord
- Gouvernance des données
- Hygiène des données
- Ingestion des données
- Vue d’ensemble
- Présentation de l’ingestion par lots
- Création et remplissage d’un jeu de données
- Mappage d’un fichier CSV à XDM
- Présentation des sources
- Ingestion de données à partir d’Adobe Analytics
- Ingestion de données à partir d’une Audience Manager
- Ingestion de données à partir de l’espace de stockage dans le cloud
- Ingestion de données à partir de CRM
- Ingérer des données à partir de bases de données
- Présentation de l’ingestion par flux
- Diffuser les données en continu avec l’API HTTP
- Diffusion de données à l’aide des connecteurs sources
- Tutoriels du SDK Web
- Tutoriels du SDK Mobile
- Espace de travail de science des données
- Vue d’ensemble
- Architecture
- Chargement des données dans les blocs-notes JupyterLab
- Requête et découverte de données dans des notebooks JupyterLab
- Analyse des données exploratoires
- Présentation des recettes, des modèles et des services
- Créez un modèle à l’aide du modèle de créateur de recettes.
- Analyse des performances du modèle
- Création et publication d’un modèle formé (interface utilisateur)
- Planification de la formation et de la notation automatisées d’un service
- Enrichissement des profils client en temps réel avec des insights d’apprentissage automatique
- Regroupement des fichiers sources dans une recette
- Importation d’une recette empaquetée (interface utilisateur)
- Importation d’une recette empaquetée (API)
- Destinations
- Présentation des destinations
- Connexion aux destinations
- Création de destinations et activation de données
- Activation de profils et de segments vers une destination
- Configuration d’une destination d’exportation de jeux de données
- Intégration à la correspondance client Google
- Configuration de la destination Azure Blob
- Configuration de la destination Marketo
- Configuration de l’espace de stockage dans le cloud basé sur les fichiers ou des destinations de marketing par e-mail
- Configuration d’une destination de réseau social
- Adobe Target et personnalisation personnalisée
- Webinaire Activation des données vers des applications non Adobes
- Identités
- Intelligent Services
- Surveillance
- Prise en charge des données du partenaire
- Profils
- Présentation de Real-time Customer Profile
- Diagramme de présentation des profils
- Importation de données dans Profile
- Personnalisation des détails d’affichage du profil
- Affichage des profils de compte
- Création de stratégies de fusion
- Présentation des schémas d’union
- Mise à jour d’un attribut spécifique à l’aide de la fonction upsert
- Confidentialité et sécurité
- Présentation de Privacy Service
- Données d’identité dans les demandes d’accès à des informations personnelles
- Bibliothèque JavaScript Privacy
- Étiquettes de confidentialité dans Adobe Analytics
- Prise en main de l’API du Privacy Service
- UI Privacy Service
- API Privacy Service
- Abonnement à des événements de confidentialité
- Configuration des clés gérées par le client
- 10 considérations à prendre en compte pour une gestion des données client responsable
- Élever le rôle du marketeur en tant que responsable des données
- Requêtes
- Vue d’ensemble
- UI Query Service
- API Query Service
- Explorer les données
- Préparer les données
- Fonctions définies par Adobe
- Modèles d’utilisation des données
- Exécution de requêtes
- Génération des jeux de données à partir de résultats de requête
- Tableau
- Analyse et visualisation des données
- Création de tableaux de bord à l’aide des outils de BI
- Rechargement des données client
- Connexion des clients à Query Service
- Validation des données dans le lac de données
- Schémas
- Vue d’ensemble
- Blocs de création
- Planification de votre modèle de données
- Convertir votre modèle de données en XDM
- Créer des schémas
- Création de schémas pour les données B2B
- Création de classes
- Créer des groupes de champs
- Création de types de données
- Configuration des relations entre les schémas
- Utiliser des champs énumérés et des valeurs suggérées
- Copie de schémas entre des sandbox
- mettre à jour les schémas,
- Créer un schéma ad hoc
- Sources
- Présentation des sources
- Ingestion de données à partir d’Adobe Analytics
- Ingestion de données à partir d’une Audience Manager
- Ingestion de données à partir de Marketo
- Ingestion de données à partir de l’espace de stockage dans le cloud
- Ingestion de données à partir de CRM
- Ingérer des données à partir de bases de données
- Diffuser les données en continu avec l’API HTTP
- Diffusion de données à l’aide des connecteurs sources
- Résolution des problèmes : Connecteur SFTP
- Intégrations Experience Cloud
- Tendances du secteur
- L’avenir de la gestion des données et les changements d’environnement
- A Tale of Two Perceptions - Brands vs. Consumers (Double perception - Marques contre Consommateurs)
- Évolution de votre centre d’excellence d’audience
- Amélioration des expériences avec les profils client
- Collaboration en matière de données dans le contexte des données propriétaires
Documentation
Analyse des données exploratoires dans Data Science Workspace
Le tutoriel sur l’analyse des données exploratoires (EDA) est conçu pour vous aider à comprendre les schémas des données, à vérifier l’intégrité des données et à résumer les données pertinentes pour les modèles prédictifs. Pour plus d’informations, consultez la Documentation sur l’analyse des données exploratoires.
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