DocumentaciónExperience PlatformGuía de Data Science Workspace

Creación del esquema de ventas minoristas y el conjunto de datos

Last update: Tue Jul 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creado para:

  • Usuario
  • Desarrollador

Este tutorial le proporciona los requisitos previos y los recursos necesarios para los demás tutoriales de Adobe Experience Platform Data Science Workspace. Una vez finalizados, el esquema y los conjuntos de datos de ventas minoristas estarán disponibles para usted y los miembros de su organización en Experience Platform.

Introducción

Antes de iniciar este tutorial, debe cumplir los siguientes requisitos previos:

Crear esquema y conjunto de datos de ventas minoristas

El esquema y los conjuntos de datos de ventas minoristas se crean automáticamente mediante el script de bootstrap proporcionado. Siga los pasos a continuación en orden:

Configuración de archivos

  1. Dentro del paquete de recursos del tutorial Experience Platform, vaya al directorio bootstrap y abra config.yaml con un editor de texto adecuado.

  2. En la sección Enterprise, escriba los siguientes valores:

    code language-yaml 
    Enterprise:
    api_key: {API_KEY}
    org_id: {ORG_ID}
    tech_acct: {technical_account_id}
    client_secret: {CLIENT_SECRET}
    priv_key_filename: {PRIVATE_KEY}

  3. Edite los valores encontrados en la sección Platform; el ejemplo se muestra a continuación:

    code language-yaml 
    Platform:
    platform_gateway: https://platform.adobe.io
    ims_token: {ACCESS_TOKEN}
    ingest_data: "True"
    build_recipe_artifacts: "False"
    kernel_type: Python
    • platform_gateway: ruta de acceso base para las llamadas API. No modifique este valor.
    • ims_token: Su {ACCESS_TOKEN} se va aquí.
    • ingest_data: a los efectos de este tutorial, establezca este valor como "True" para crear los esquemas y conjuntos de datos de ventas minoristas. Un valor de "False" solo creará los esquemas.
    • build_recipe_artifacts: a los efectos de este tutorial, establezca este valor como "False" para evitar que el script genere un artefacto de fórmula.
    • kernel_type: el tipo de ejecución del artefacto de fórmula. Deje este valor como Python si build_recipe_artifacts está establecido como "False"; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.

  4. En la sección Titles, proporcione la siguiente información correctamente para los datos de muestra de ventas minoristas, guarde y cierre el archivo una vez realizadas las ediciones. Ejemplo mostrado a continuación:

    code language-yaml 
    Titles:
    input_class_title: retail_sales_input_class
    input_mixin_title: retail_sales_input_mixin
    input_mixin_definition_title: retail_sales_input_mixin_definition
    input_schema_title: retail_sales_input_schema
    input_dataset_title: retail_sales_input_dataset
    file_replace_tenant_id: DSWRetailSalesForXDM0.9.9.9.json
    file_with_tenant_id: DSWRetailSales_with_tenant_id.json
    is_output_schema_different: "True"
    output_mixin_title: retail_sales_output_mixin
    output_mixin_definition_title: retail_sales_output_mixin_definition
    output_schema_title: retail_sales_output_title
    output_dataset_title: retail_sales_output_dataset

Ejecutar el script de bootstrap

  1. Abra la aplicación de terminal y vaya al directorio de recursos del tutorial Experience Platform.

  2. Establezca el directorio bootstrap como la ruta de trabajo actual y ejecute el script bootstrap.py Python al escribir el siguiente comando:

    code language-bash 
    python bootstrap.py
    note note
    NOTE
    El script puede tardar varios minutos en completarse.

Pasos siguientes

Una vez completado correctamente el script de bootstrap, los esquemas y conjuntos de datos de entrada y salida de ventas minoristas se pueden ver en Experience Platform. Ver el tutorial de vista previa de datos de esquema
para obtener más información.

También ha ingerido correctamente datos de muestra de ventas minoristas en Experience Platform mediante el script de arranque proporcionado.

Para seguir trabajando con los datos introducidos:

recommendation-more-help
cc79fe26-64da-411e-a6b9-5b650f53e4e9