- Esercitazioni su Platform
- Introduzione a Platform
- Esperienza del cliente basata su Experienci Platform
- Dietro le quinte: un’esperienza del cliente basata su Experienci Platform
- Panoramica di Experience Platform
- Funzionalità principali
- Applicazioni basate su piattaforma
- Integrazioni con applicazioni Experience Cloud
- Casi d’uso principali
- Architettura di base
- Interfaccia utente
- Ruoli e fasi del progetto
- Introduzione a Real-Time CDP
- Guida introduttiva: architetti di dati e data engineer
- Autenticazione per API Experienci Platform
- Importazione dei dati di esempio in Experience Platform
- Amministrazione
- Tipi di pubblico e segmentazione
- Introduzione a Audience Portal e Composizione
- Carica tipi di pubblico
- Panoramica del generatore di regole per il pubblico
- Creare tipi di pubblico
- Creare un pubblico basato sui contenuti
- Creare tipi di pubblico di conversione
- Creare tipi di pubblico da tipi di pubblico esistenti
- Creare tipi di pubblico sequenziali
- Creare un pubblico dinamico
- Creare tipi di pubblico con più entità
- Creare tipi di pubblico con dati B2B
- Demo della segmentazione in streaming
- Valutare una regola di pubblico
- Creare un set di dati per esportare i dati
- Impostazione della connessione Segment Match
- Governance dei dati per Segment Match
- Flusso della configurazione di Segment Match
- Approfondimenti Segment Match pre-condivisione
- Ricezione dei dati con Segment Match
- Registri di audit
- Raccolta dati
- Dashboard
- Governance dei dati
- Igiene dei dati
- Acquisizione dei dati
- Panoramica
- Panoramica dell’acquisizione in batch
- Creare e popolare un set di dati
- Mappare un file CSV su XDM
- Panoramica sulle origini
- Acquisire dati da Adobe Analytics
- Acquisire dati da Audienci Manager
- Acquisire dati dall’archiviazione cloud
- Acquisire dati da CRM
- Acquisire dati dai database
- Panoramica sull’acquisizione in streaming
- Trasferire in streaming i dati con l’API HTTP
- Trasmettere i dati utilizzando i connettori di origini
- Tutorial dell’SDK per web
- Tutorial dell’SDK per dispositivi mobili
- Data Science Workspace
- Panoramica
- Architettura
- Caricare dati nei notebook JupyterLab
- Eseguire query e individuare dati nei notebook JupyterLab
- Analisi esplorativa dei dati
- Panoramica su ricette, modelli e servizi
- Creare un modello utilizzando il modello per la generazione di formule
- Analizzare le prestazioni del modello
- Creare e pubblicare un modello addestrato (UI)
- Pianificazione dell’apprendimento e del punteggio automatizzati per un servizio
- Arricchire i profili cliente in tempo reale con informazioni sull’apprendimento automatico
- Creare pacchetti di file di origine in una ricetta
- Importare una composizione in pacchetti (interfaccia utente)
- Importare una composizione in pacchetti (API)
- Destinazioni
- Panoramica sulle destinazioni
- Connessione alle destinazioni
- Creare destinazioni e attivare dati
- Attivare profili e segmenti in una destinazione
- Configurare la destinazione di esportazione per un set di dati
- Integrare con Google Customer Match
- Configurare la destinazione BLOB di Azure
- Configurare la destinazione Marketo
- Configurare le destinazioni del marketing via e-mail o dell’archiviazione cloud basata su file
- Configurare una destinazione social
- Attiva tramite destinazioni LiveRamp
- Adobe Target e Personalizzazione personalizzata
- Attiva i dati nel webinar sulle applicazioni non Adobi
- Identità
- Intelligent Services
- Monitoraggio
- Supporto dati partner
- Profili
- Informazioni sul profilo cliente in tempo reale
- Diagramma di panoramica del profilo
- Importare dati nel profilo
- Personalizzare i dettagli della visualizzazione del profilo
- Visualizzare i profili account
- Creare criteri di unione
- Panoramica sugli schemi unione
- Aggiornare un attributo specifico utilizzando upsert
- Privacy e sicurezza
- Introduzione a Privacy Service
- Dati di identità nelle richieste di accesso a dati personali
- Libreria JavaScript per la privacy
- Etichette privacy in Adobe Analytics
- Guida introduttiva all’API di Privacy Service
- Interfaccia utente di Privacy Service
- API di Privacy Service
- Iscriviti agli eventi sulla privacy
- Configurare le chiavi gestite dal cliente
- 10 considerazioni sulla gestione responsabile dei dati dei clienti
- Migliorare il ruolo dell’addetto marketing come amministratore dei dati
- Query
- Panoramica
- Interfaccia utente di Query Service
- API servizio query
- Esplora dati
- Prepara dati
- Funzioni definite da Adobe
- Modelli di utilizzo dei dati
- Eseguire query
- Generare set di dati dai risultati della query
- Tableau
- Analizzare e visualizzare i dati
- Creare dashboard con gli strumenti BI
- Ricarica i dati del cliente
- Connettere i client a Query Service
- Convalidare i dati nel datalake
- Schemi
- Panoramica
- Blocchi predefiniti
- Pianificare il modello dati
- Convertire il modello dati in XDM
- Creare gli schemi
- Creare schemi per dati B2B
- Creare le classi
- Creare gruppi di campi
- Creare i tipi di dati
- Configurare le relazioni tra schemi
- Utilizzare campi enumerati e valori consigliati
- Copiare schemi tra sandbox
- Aggiornare gli schemi
- Creare uno schema ad hoc
- Origini
- Panoramica sulle origini
- Acquisire dati da Adobe Analytics
- Acquisire dati da Audienci Manager
- Acquisire dati da Marketo
- Acquisire dati dall’archiviazione cloud
- Acquisire dati da CRM
- Acquisire dati dai database
- Trasferire in streaming i dati con l’API HTTP
- Trasmettere i dati utilizzando i connettori di origini
- Risoluzione dei problemi: connettore SFTP
- Integrazioni di Experience Cloud
- Tendenze del settore
Caricare dati nei notebook JupyterLab
Questo video mostra come creare un notebook JupyterLab e caricare dati da Adobe Experience Platform. Viene inoltre illustrato come aumentare le prestazioni del notebook quando si lavora con grandi quantità di dati. Per ulteriori informazioni, visitare il Accesso ai dati nella documentazione dei notebook Jupyterlab.
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