Creación del esquema de ventas minoristas y el conjunto de datos
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:
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Acceso a Adobe Experience Platform. Si no tiene acceso a una organización en Experience Platform, comuníquese con el administrador del sistema antes de continuar.
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Autorización para hacer llamadas a la API Experience Platform. Complete el tutorial Autenticar y acceder a las API de Adobe Experience Platform para obtener los siguientes valores y poder completar correctamente este tutorial:
- Autorización:
{ACCESS_TOKEN} - x-api-key:
{API_KEY} - x-gw-ims-org-id:
{ORG_ID} - Secreto de cliente:
{CLIENT_SECRET} - Certificado de cliente:
{PRIVATE_KEY}
- Autorización:
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Datos de muestra y archivos de origen para la fórmula de ventas minoristas. Descargue los recursos necesarios para este y otros Data Science Workspace tutoriales del repositorio Git público de Adobe.
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Python >= 2.7 y los siguientes Python paquetes:
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Una comprensión práctica de los siguientes conceptos utilizados en este tutorial:
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
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Dentro del paquete de recursos del tutorial Experience Platform, vaya al directorio
bootstrapy abraconfig.yamlcon un editor de texto adecuado. -
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} -
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: Pythonplatform_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 comoPythonsibuild_recipe_artifactsestá establecido como"False"; de lo contrario, especifique el tipo de ejecución correcto.
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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
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Abra la aplicación de terminal y vaya al directorio de recursos del tutorial Experience Platform.
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Establezca el directorio
bootstrapcomo la ruta de trabajo actual y ejecute el scriptbootstrap.pyPython al escribir el siguiente comando:code language-bash python bootstrap.pynote NOTE El script puede tardar varios minutos en completarse.
Próximos pasos
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 datos de esquema de vista previa 🔗
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:
- Analice sus datos con Jupyter Notebooks
- Utilice Jupyter Notebooks en Data Science Workspace para acceder, explorar, visualizar y comprender sus datos.
- Empaquetar archivos de origen en una fórmula
- Siga este tutorial para aprender a incorporar su propio modelo a Data Science Workspace empaquetando los archivos de origen en un archivo de fórmula importable.